Examining ecosystem services and disservices through deliberative socio-cultural valuation
Notice bibliographique
Résumé
The deliberative socio-cultural valuation of ecosystem services (ES) and disservices (EDS) is an understudied area of ES and EDS research. Participatory methods have been applied to ES and EDS valuation, but little is known on how these approaches could reveal and form shared values and impact decision-making. This paper presents the deliberative socio-cultural valuation of the Jose Rizal Plaza in Calamba City, The Philippines. The study aimed to assess how stakeholders value the ES and EDS of the park and examine how these values change in different situations. Online focus groups were carried out, and in each, the participants were asked to distribute importance and concern points to the various park ES and EDS, respectively. The valuation exercise was performed six times, changing the source and constituency of the valuation, and introducing discussions. Results confirm significant differences in the values assigned to several ES and EDS across the valuation exercises. Varying the sources and constituencies proved useful in revealing the participants' shared assigned values. The participants share a high appreciation for enjoyment and spending free time, sports and physical fitness, relaxation and mental recreation, social relationships, and local identity and cultural heritage. For EDS, they share a significant concern only for the risk of anti-social behaviour. This type of valuation could be further explored using other parks and cities to test if it will have consistent results. For the Jose Rizal Plaza, spaces for sports should be maintained and security should be improved.
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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 | 0,058 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».