A standard framework for assessing the costs and benefits of restoration: introducing The Economics of Ecosystem Restoration
Notice bibliographique
Résumé
While the policy momentum behind ecosystem restoration has never been stronger, restoration finance remains insufficient. A crucial information gap to unlock finance is the lack of robust and consistent data on the costs and benefits of restoration. This is due in part to the wide variety of contexts, interventions, and objectives of restoration projects, and to the absence of well‐defined standards and protocols for cost and benefit data collection. To fill this gap, we developed a standard framework to assess the costs and benefits of restoration projects and specific restoration interventions. The associated template for data collection, which was tested for usability during a piloting phase, is the first output of The Economics of Ecosystem Restoration (TEER), a multi‐partner initiative under the aegis of the UN Decade on Ecosystem Restoration. It is the first attempt ever to improve the robustness and comparability of data on the economics of ecosystem restoration collected from the field at a global scale. Widespread adoption of this framework and associated template by a wide range of organizations implementing or financing restoration would allow for standardized data to be fed into a jointly owned database of restoration costs and benefits and serve as a basis for the further investigation of the economics of ecosystem restoration, including cost‐benefits analysis. Better information on costs and benefits will help to inform accurate budgeting access to finance for restoration projects, and make them more likely to achieve their set goals and desired quantitative outcomes (e.g. area restored).
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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 | 0,053 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».