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Enregistrement W2895789683 · doi:10.3897/oneeco.3.e29306

A critical review of ecosystem accounting and services frameworks

2018· review· en· W2895789683 sur OpenAlexafffund
Michael Bordt, Marc Saner

Notice bibliographique

RevueOne Ecosystem · 2018
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaWorld Bank Group
Mots-clésEcosystem servicesEnvironmental resource managementViewpointsNational accountsSustainable developmentBusinessEcosystem valuationConceptual frameworkAccountingEcosystemEcosystem healthPolitical scienceEcologyEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecological economists currently face an important opportunity to influence national policies and global awareness regarding ecosystems. Ecosystem services (ES) frameworks, including the Intergovernmental Panel on Biodiversity and Ecosystem Services (IPBES) and the System of Environmental Economic Accounting Experimental Ecosystem Accounting (SEEA EEA) will influence how national measurement systems integrate the value of ecosystems and their services into national planning and monitoring progress towards the Sustainable Development Goals (SDGs). Decision-makers are, however, faced with an embarrassment of riches. There is a multitude of ES frameworks, but no formal and integrative evaluation of the entire set exists. We review the IPBES, the SEEA EEA and 14 other ES frameworks using criteria designed to address operational and convergence considerations for national ecosystem accounting. While the frameworks reviewed incorporate many strengths, none fulfils all the criteria of a comprehensive national ecosystem accounting framework. We conclude with suggestions for conceptual, measurement and process developments to broaden the appeal, utility and acceptance of future frameworks. Considering these suggestions could substantially contribute to the development of ecosystem accounting frameworks that foster a constructive dialogue amongst the many disciplines, national contexts and viewpoints involved in understanding, measuring and making decisions about ecosystems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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