An investigation of the effects of conservation incentive programs on management of invasive species by private landowners
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Invasive species are a large and growing threat to biodiversity and ecosystem service provisioning globally as well as in southern Ontario, Canada's most biodiverse region. As in many other world regions, most land in southern Ontario is privately owned and therefore conservation programs that aim at private lands are important. Conservation incentive programs that target private lands are increasingly popular, but little is known about their effectiveness in achieving conservation objectives. To address this knowledge gap, we used a large survey of 1,200 Ontario landowners to investigate how successful conservation incentive programs are at motivating landowners to engage in invasive species management. Utilizing a quasi‐experimental approach, we surveyed landowners participating in the Conservation Lands Tax Incentive Program (CLTIP), the Managed Forest Tax Incentive Program (MFTIP), or in both programs, as well as landowners who were program eligible but did not participate. Our results demonstrate the differential effects of participation in the two programs on specific landowner conservation behaviors: While participation in the MFTIP increased the likelihood of removing invasive species by a factor 2.5 and the planting of native species by a factor 4.3, participants in the CLTIP were no more likely to engage in these behaviors than landowners who did not participate in either program. We suggest that this behavioral disparity is due to the differences in the program designs: The CLTIP does not require a management plan, favors a short planning horizon, and mainly encourages passive management; in doing so it essentially breaks the causal chain that reinforces landowners' environmental awareness and a sense of responsibility for taking conservation actions. Our recommendations include requirements for impact evaluations of private land conservation incentive programs to ensure they achieve stated program outcomes, as well as conservation incentive program designs that oblige landowners to actively manage their land over longer time horizons.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».