A review of spatial targeting methods of payment for ecosystem services
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Payments for Ecosystem Services (PES) have been studied extensively over the past decade as an important policy tool for coordinating ecological protection and regional socioeconomic development. One of the greatest challenges of PES implementation is to understand where to pay, i.e., spatial targeting, which can directly impact PES effectiveness and efficiency. In this study, we conducted a systematic review of spatial targeting methods based on literature analysis using Citespace. Firstly, peer-reviewed articles related to spatial targeting of PES were selected from the Web of Science database based on keywords. Cases applying PES spatial targeting methods were then chosen and analyzed after all articles were read. In total, 70% of the chosen cases focused on improving the compensation efficiency of biodiversity or another single environmental objective, whereas the remaining cases focused on coordinating trade-offs between equity and efficiency or multiple environmental objectives. The main PES spatial targeting approaches included cost-benefit analysis, multi-objective optimization, data envelope analysis and other methods aimed at specific issues. Of these, cost-benefit analysis has been most widely applied at different scales, including county, regional and watershed scales. Significant differences among the different PES spatial targeting methods were found, including in PES spatial targeting dimensions, efficiency optimization approaches and method application conditions. The practice of PES spatial targeting requires the selection of appropriate methods based on contextual biophysical and socioeconomic conditions as well as relevant environmental issues. The combined application of PES spatial targeting methods, compensation willingness of stakeholders and dynamic implementation of PES spatial targeting should be considered in future research.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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