Identifying the Causes of Low Participation Rates in Conservation Tenders
Notice bibliographique
Résumé
Conservation tenders are being used as a policy mechanism to deliver environmental benefits through changes in land, water and biodiversity management. While these mechanisms can potentially be more efficient than other agri-environmental and payment for ecosystem service schemes, a key limitation in practice is that participation rates from eligible landholders are often low, limiting both efficiency and effectiveness. In this paper we document and review potential causes of low participation in two categories: those that treat participation as an adoption issue focused on searching for the landholder, farm or practice characteristics that limit participation; and those that treat it as an auction design issue, looking for the different auction, contract or transaction cost elements that limit landholder interest in participation. We then model how landholders make choices to engage and bid in a tender, making three important contributions to the literature on this topic. First, we document the low participation rates in conservation tenders, mostly across developed countries, an issue that has received little attention to date. Second, we explain that a decision to participate in a conservation tender involves three simultaneous decisions about whether to change a management practice, whether to be involved in a public or private program with contractual obligations, and how to set a price or bid. Third, we explain that there are a number of factors that affect each stage of the decision process with some, such as landholder attitudes and risk considerations, relevant to all three. Our findings suggest that decisions to participate in a conservation tender are more complex than simple adoption decisions, involving optimisation challenges over a number of potentially offsetting factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».