Adaptive responses to inter-group competition over natural resources: the case of leakage
Notice bibliographique
Résumé
Policies create externalities. In conservation, one of the most common types of externalities is leakage, where damages are exported beyond a policy's jurisdictional boundaries. Although much research has measured leakage, little addresses its impact on the lives of people suffering from damages from leakage. This paper develops a comprehensive modeling framework to formalize the dynamics by which individuals and communities exposed to leakage adapt to the challenges posed. Specifically, we use a combination of bio-economic models, abatement curves, and other ethnographically informed analytic modeling to explore the types of damages caused, how communities can adapt to them, and the consequences of such adaptive processes. The theory points to critical system dynamics necessary to understand when and why leakage produces environmental and economic damage. Firstly, the kinds of damages imposed are fundamentally linked to the resource's health, the incentives of those committing leakage, labor market dynamics, and ecosystem services. Secondly, there is no silver bullet for communities adapting to leakage; adaptation is often costly, which means that stopping all the damages from leakage may be infeasible, requiring communities to make the best of a bad situation and allocate precious resources across various strategies. Finally, the strategies adopted to deal with leakage can have far-reaching negative and positive effects, potentially creating cyclical changes in resource stocks, cascades of further leakage or promoting strict property rights that reshape the social landscape.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».