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Enregistrement W4413022833 · doi:10.1016/j.ecoser.2025.101763

The economic value of improving the ecological condition of the Saskatchewan River Delta, Canada

2025· article· en· W4413022833 sur OpenAlexafffundabout
Elisabeta Lika, Ken Belcher, Timothy D. Jardine, Sabine Liebenehm, Patrick Lloyd‐Smith, Graham Strickert

Notice bibliographique

RevueEcosystem Services · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesGlobal Water FuturesSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésDeltaValue (mathematics)GeographyRiver deltaEcologyMathematicsBiologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

River deltas around the world have experienced ecological decline due to upstream development and human activities. However, assessing the monetized benefits of ecosystem restoration is challenging due to the less tangible nature of many values that people hold for these natural areas. This paper quantifies the non-use values for river delta ecological conservation using a stated preference survey. The empirical application is the Saskatchewan River Delta in Canada where we develop and administer a national survey to elicit people’s preferences for restoration scenarios with changing fish and wildlife population levels and changes in the extent of habitat in good ecological condition. We find that Canadians are willing to pay for river delta restoration improvements, and preferences for restoration options are heterogeneous across the population. Models with nonlinear attribute levels fit the choice data better than linear attribute specifications suggesting the presence of diminishing marginal willingness to pay as ecological improvements increase. The annual monetized benefits for Saskatchewan River Delta future scenarios are estimated to be $79 to $223 per household depending on the level of restoration efforts. This study contributes to the empirical evidence that the benefits of nature accrue to people that live far away from natural areas.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,164 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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