A New Tool to Evaluate, Improve, and Sustain Marine Protected Area Financing Built on a Comprehensive Review of Finance Sources and Instruments
Notice bibliographique
Résumé
Marine protected areas (MPAs) require sustained funding to provide sustained marine protection. Up until now government budgets, multi- and bi-lateral aid, and philanthropic grants have been commonly relied upon to finance the management and enforcement of MPAs. But new funding mechanisms, such as impact investments or blue carbon, are increasingly applied and developed. Here, we present a semi-structured review that identifies 11 or more sources of finance, 21 financial instruments and more than 75 potential combinations thereof that show the current diversity of financial mechanisms available to support MPA establishment and operations. Based on the review, we developed nearly 100 indicators reflecting environmental, governmental, socioeconomic, and management characteristics that can inform the appropriateness, and corresponding strengths and weaknesses, of applying these financial mechanisms to any given MPA. The outputs provide a series of recommendations for implementing new funding mechanisms and ways to improve the sustainability of in-place mechanisms. The findings were compiled into a replicable framework and excel tool that was pilot tested in May 2021 for Parque Nacional Natural Corales de Profundidad in Colombia that identified potential ways to improve upon financial mechanisms, including, hiring a full-time manager and potential alternative mechanisms like biodiversity offsets from fossil fuel exploration and exploitation, among several others. The research also identified barriers for implementing financial mechanisms that reflect broader systemic challenges for MPA finance worldwide.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».