Deforestation in the Amazon: A Unified Framework for Estimation and Policy Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Deforestation is a matter of pressing global concern, yet surprisingly little is known about the relative efficacy of various policies designed to combat it. This article sets out a framework for measuring the cost effectiveness of alternative policies—both command-and-control and incentive-based—in the Brazilian Amazon. First, I estimate the demand for deforestation on private properties, exploiting regional variation in transportation costs as a means to recover farmers’ responses to permanent policies. Here, rescaling transportation costs using local yields allows me to express changes in farmers’ valuations in dollars per hectare. I then use the estimated demand to infer farmers’ willingness to deforest under different counterfactual policies, such as payments to avoid deforestation and taxes on land use, along with the corresponding potential farmers’ lost surpluses. The results indicate that payment programmes and land use taxes on agricultural land can be highly effective in preserving the rainforest and also be substantially less expensive than command-and-control policies (approximately 8 times less costly). A carbon tax equal to the social cost of carbon could virtually eliminate all agricultural land in the Amazon, given the low agricultural returns there.
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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 | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 découle