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Enregistrement W3027519009 · doi:10.1111/cobi.13540

Prioritizing debt conversion opportunities for marine conservation

2020· article· en· W3027519009 sur OpenAlexaff
Jennifer McGowan, Rob Weary, Leah Carriere, Edward T. Game, Joanna L. Smith, Melissa Garvey, Hugh P. Possingham

Notice bibliographique

RevueConservation Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensNature Conservancy of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInvestment (military)DebtPrioritizationBusinessFinanceWelfare economicsEconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Incentivized debt conversion is a financing mechanism that can assist countries with a heavy debt burden to bolster their long-term domestic investment in nature conservation. The Nature Conservancy, an international conservation-based nongovernmental organization, is adapting debt conversions to support marine conservation efforts by small island developing states and coastal countries. Prioritizing debt conversion opportunities according to their potential return on investment can increase the impact and effectiveness of this finance mechanism. We developed guidance on how to do so with a decision-support approach that relies on a novel threat-based adaptation of cost-effectiveness analysis. We constructed scenarios by varying parameters of the approach, including enabling conditions, expected benefits, and threat classifications. Incorporating both abatable and unabatable threats affected priorities across planning scenarios. Similarly, differences in scenario construction resulted in unique solution sets for top priorities. We show how environmental organizations, private entities, and investment banks can adopt structured prioritization frameworks for making decisions about conservation finance investments, such as debt conversions. Our guidance can accommodate a suite of social, ecological, and economic considerations, making the approach broadly applicable to other conservation finance mechanisms or investment strategies that seek to establish a transparent process for return-on-investment decision-making.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,155 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2020
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Résumé présentoui

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