Assessing ecological infrastructure investments
Notice bibliographique
Résumé
Conventional markets can underprovide ecosystem services. Deliberate creation of a market for ecosystem services [e.g., a payments for ecosystem services (PES) scheme] can close the gap. The new ecosystem service market alters behaviors and quantities of ecosystem service provided and reveals prices for the ecosystems service: a market-clearing equilibrium. Assessing the potential for PES programs, which often act as ecological infrastructure investment mechanisms, requires forecasting the market-clearing equilibrium. Forecasting the equilibrium is complicated, especially at relevant social and ecological scales. It requires greater disciplinary integration than valuing ecosystem services or computing the marginal cost of making a land-use change to produce a service. We conduct an ex ante benefit–cost assessment and forecast market-clearing prices and quantities for ecological infrastructure investment contracts in the Panama Canal Watershed. The Panama Canal Authority could offer contracts to private farmers to change land use to increase dry-season water flow and reduce sedimentation. A feasible voluntary contracting system yields a small program of about 1,840 ha of land conversion in a 279,000-ha watershed and generates a 4.9 benefit–cost ratio. Physical and social constraints limit market supply and scalability. Service delays, caused by lags between the time payments must be made and the time services stemming from ecosystem change are realized, hinder program feasibility. Targeting opportunities raise the benefit–cost ratio but reduce the hectares likely to be converted. We compare and contrast our results with prior state-of-the-art assessments on this system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».