International Willingness to Pay for the Protection of the Amazon Rainforest
Notice bibliographique
Résumé
The Amazon rainforest, the world's \n largest tropical rainforest and an important constituent of \n the global biosphere, continues degrading by rapid \n deforestation, which is expected to continue despite \n policies to prevent it. Current international funding to \n protect the Amazon rainforest focuses on benefits from \n reduced carbon emissions. This paper examines an additional \n rationale for Amazon protection: the valuation of its \n biodiversity and forests as natural heritage to the \n international community. To measure the economic value of \n this benefit, the paper examines U.S. and Canadian \n households' willingness to pay to help finance Amazon \n rainforest protection. The analysis finds that mean \n willingness to pay to avoid forest losses projected to occur \n by 2050 despite current protective policies is $92 per \n household per year. Aggregating across all households and \n considering the area protected, the analysis finds that \n preserving the Amazon rainforest is worth $3,168 per hectare \n (95-percent confidence interval $1,580-$4,756), on average, \n to households in the United States and Canada. Considering \n households in other developed countries would generate yet \n larger estimates of aggregate value, likely comparable to \n the carbon benefits from rainforest protection. The results \n reveal high values of the Amazon rainforest to people \n geographically distanced from it, lending support to \n international efforts to reduce deforestation in the Amazon.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».