Modeling willingness to continue participation in payments for ecosystem services programs: A case of China's second phase of the grain for green program in indigenous communities
Notice bibliographique
Résumé
Literature on Payments for Ecosystem Services Programs in developing countries is focused on the underlying assumption of a rational economic agent, and useful concepts from social-psychological models are ignored. The existing literature also lacks studies on indigenous communities and the differences in poor and non-poor people's participation. We proposed a Random Utility Model that integrates some concepts of the Expectation Confirmation Theory to examine the factors influencing Yi (indigenous) people's willingness to maintain their reforested land after the end of financial incentives of China's Second Phase of the Grain for Green Program. We compared the willingness and the impacts of influencing factors for poor and non-poor participants. We also analyzed preferences for financial incentive options of participants unwilling to maintain their reforested land. Findings of this study revealed that: (i) similar proportions, about 60 %, of poor as well as non-poor participants are willing to maintain their reforested land; (ii) inertia to change land use and ecological awareness are top two influencing factors for both groups and expectation is the next key factor for poor people; (iii) the signs and magnitudes of influences vary between poor and non-poor groups; (iv) 61 % of unwilling households prefer short-term and 31 % prefer long-term financial incentive options; and (v) participants who have inertia to change land use and have planted ecologically important species are more likely to choose the long-term payment option. Policy recommendations to enhance ecological awareness and inertia to change land use and reduce dependence on farm income were made. • A Random Utility model of willingness to continue participation in PESPs is proposed. • Participants' satisfaction, expectation, inertia, and ecological awareness are included in the model. • Similar proportions of poor and non-poor participants are willing to continue participation. • The impacts of influencing factors on willingness vary between poor and non-poor groups. • More unwilling participants prefer short-term than long-term payments.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».