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Enregistrement W4408052063 · doi:10.1007/s13280-025-02147-3

The costs of subsidies and externalities of economic activities driving nature decline

2025· article· en· W4408052063 sur OpenAlexaff
Victoria Reyes‐García, Sebastián Villasante, Karina Benessaiah, Ram Pandit, Arun Agrawal, Joachim Claudet, Lucas A. Garibaldi, Mulako Kabisa, Laura Pereira, Yves Zinngrebe

Notice bibliographique

RevueAMBIO · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversitat Autònoma de BarcelonaEuropean Research CouncilMinisterio de Ciencia e Innovación
Mots-clésSubsidyExternalityNatural resource economicsEconomicsGreenhouse gasPublic economicsBusinessEcologyMicroeconomicsMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Economic sectors that drive nature decline are heavily subsidized and produce large environmental externalities. Calls are increasing to reform or eliminate subsidies and internalize the environmental costs of these sectors. We compile data on subsidies and externalities across six sectors driving biodiversity loss-agriculture, fossil fuels, forestry, infrastructure, fisheries and aquaculture, and mining. The most updated estimates suggest that subsidies to these sectors total between US$1.7 and US$3.2 trillion annually, while environmental externalities range between US$10.5 and US$22.6 trillion annually. Moreover, data gaps suggest that these figures underestimate the global magnitude of subsidies and externalities. We discuss the need and opportunities of building a baseline to account for the costs of subsidies and externalities of economic activities driving nature decline. A better understanding of the complexity, size, design, and effects of subsidies and externalities of such economic sectors could facilitate and expedite discussions to strengthen multilateral rules for their reform.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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