Motivational Crowding in Payments for Ecosystem Service Schemes: a Global Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
We contribute to the growing body of literature on the ecological and socio-psychological impacts of providing payments as rewards for conservation. We conducted a systematic review of 74 payments for ecosystem services (PES) schemes and identified contextual factors that correlate with psychological mechanisms that enhance (”crowd-in”) or erode (”crowd-out”) autonomous motivation. Such indicators of crowding-in were more likely when schemes empowered local participants, provided in-kind non-monetary community benefits, and aimed to foster feelings of autonomy. Schemes that thwarted feelings of autonomy correlated with indicators of motivational crowding-out. Although motivational crowding had no effect on ecological success, indicators of crowding-in positively predicted social success (χ2 = 8.60, n = 48, p = 0.003) and crowding-out negatively predicted social success (χ2 = 9.59, n = 47, p = 0.002). Compared to past studies highlighting the negative impacts of extrinsic rewards on autonomous motivation, our study provides a more nuanced perspective and demonstrates that extrinsic incentives such as payments can promote crowding-in of autonomous motivation if schemes are designed equitably and provide opportunities for autonomous decision-making. Our study demonstrates how the application of psychological theories can contribute to the design of fair and effective PES schemes.
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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 | 0,021 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».