MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3042764504 · doi:10.1088/1748-9326/ab8ec2

Are biodiversity losses valued differently when they are caused by human activities? A meta-analysis of the non-use valuation literature

2020· article· en· W3042764504 sur OpenAlexaff
Anne Nobel, Sebastien Lizin, Roy Brouwer, Stephan B. Bruns, David I. Stern, Robert Malina

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesVlaamse regeringFonds Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésBiodiversityMeasurement of biodiversityClimate changeValuation (finance)Per capitaEnvironmental resource managementGeographyContext (archaeology)Natural resource economicsBiodiversity conservationEnvironmental scienceEcologyEconomicsPopulationAccountingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many countries committed to climate action by adopting the Paris Agreement and Sustainable Development Goals in 2015. This study synthesizes 40 years of scientific evidence of what may be an important benefit of these commitments: the non-use value of biodiversity conservation. The synthesis investigates whether biodiversity values can be integrated into climate change damage estimates based on non-use valuation studies of different threats to biodiversity. In the absence of estimates of public willingness to pay (WTP) to avoid the adverse impacts of anthropogenic climate change on biodiversity, we synthesize non-use values for biodiversity conservation from stated preference studies that account for a heterogeneous set of biodiversity threats. We test whether biodiversity non-use values are affected by the threats that policies aim to address, be it human activities or other threats. We estimate meta-regression models in which we explain the variation in these non-use values by accounting for the observed heterogeneity in good, methodology, sample, and context characteristics. We estimate meta-regression models using 159 observations from 62 publications. The models suggest that non-use values for biodiversity conservation addressing human impacts may be larger than those addressing other threats. We also find that non-use values are generally not sensitive to which biodiversity indicators, habitat types, or taxonomic groups are valued. We predict that the mean annual WTP for avoiding human-caused biodiversity losses ranges from 0.2 to 0.4% of GDP per capita. Our findings suggest that state-of-the-art climate change damage functions in integrated assessment models may underestimate actual damage costs because they do not incorporate the premium that the public is willing to pay to avoid human-caused biodiversity losses.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,285
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,009 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental Research LettersMême sujetEconomic and Environmental ValuationTravaux en français237 207