Experimental Evidence on the Impact of Payments and Property Rights on Forest User Decisions
Notice bibliographique
Résumé
Clearing forests for swidden agriculture, despite providing food to millions of farmers in the tropics, can be a major driver of deforestation. Payments for ecosystem services schemes can help stop swidden agriculture-induced forest loss by rewarding forest users for maintaining forests. Clear and secure property rights are a key prerequisite for the success of these payment schemes. In this study, we use a novel iterative and dynamic game in Madagascar and Kenya to examine farmer responses to individual and communal rights to forestlands, with and without financial incentives, in the context of swidden agricultural landscapes. We find that farmer pro conservation behaviour, defined by the propensity to keep forests or fallows on their lands, as well as the effects of land tenure and conservation incentive treatments on such behaviour, differ across the two contexts. The average percentages of land left forest/fallow in the game are 65 and 35% in Kenya and Madagascar, respectively. Individual ownership significantly improves decisions to preserve forests or leave land fallow in Madagascar but has no significant effect in Kenya. Also, the effect of the individual tenure treatment varies across education and wealth levels in Madagascar. Subsidy increases farmers' willingness to support conservation interests in both countries, but its effect is four times greater in Kenya. We find no interaction effects of the two treatments in either country. We conclude that the effectiveness of financial incentives for conservation and tenure reform in preserving forestland vary significantly across contexts. We show how interactive games can help develop a more targeted and practical approach to environmental policy.
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 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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».