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Enregistrement W3165616174 · doi:10.1371/journal.pone.0252463

Research effort devoted to regulating and supporting ecosystem services by environmental scientists and economists

2021· article· en· W3165616174 sur OpenAlexafffund
Andrew N. Kadykalo, Lisa A. Kelly, Albana Berberi, Jessica L. Reid, C. Scott Findlay

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEcosystem servicesValuation (finance)Ecosystem valuationEcosystemEcological economicsEnvironmental resource managementFunctional ecologyFunction (biology)BusinessEcosystem healthEcologyNatural resource economicsEconomicsSustainabilityAccountingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,848

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,218 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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