Research effort devoted to regulating and supporting ecosystem services by environmental scientists and economists
Notice bibliographique
Résumé
The economic valuation of ecosystem services in part reflects the desire to use conventional economic tools (markets and economic instruments) to conserve ecosystem services. However, for regulating and supporting ecosystem services that depend on ecosystem structure and function, estimation of economic value requires estimates of the current level of underlying ecological functions first. This primary step is in principle, the job of environmental scientists, not economists. Here, we provide a coarse-level quantitative assessment of the relationship between the research effort expended by environmental scientists (on the biophysical values) and economists (on the monetary values) on 15 different regulating and supporting services in 32 ecosystem types using peer-reviewed article hits retrieved from bibliographic databases as a measure of research effort. We find a positive, moderately strong (r = 0.69) correlation between research efforts in the two domains, a result that, while encouraging, is likely to reflect serendipity rather than the deliberate design of integrated environmental science-economics research programs. Our results suggest that compared to environmental science research effort economic valuation is devoted to a smaller, less diverse set of ecosystem services but a broader, more diverse, set of ecosystem types. The two domains differed more with respect to the ecosystem services that are the major focus of research effort than they did with respect to the ecosystem types of principal research interest. For example, carbon sequestration, erosion regulation, and nutrient cycling receive more relative research effort in the environmental sciences; air quality regulation in economic valuations. For both domains, cultivated areas, wetlands, and urban/semi-urban ecosystem types received relatively large research effort, while arctic and mountain tundra, cave and subterranean, cryosphere, intertidal/littoral zone, and kelp forest ecosystem types received negligible research effort. We suggest ways and means by which the field of sustainability science may be improved by the design and implementation of a searchable database of environmental science and economic valuation literature as well as a global ecosystem service research network and repository that explicitly links research on the estimation and prediction of biophysical ecosystem functions with that of the social sciences and other knowledge systems. These suggestions would, at least in principle, facilitate a more efficient research agenda between economists and environmental scientists and aid management, regulatory and judicial decision-makers.
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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 | 0,035 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».