Valuing damages and benefits of the altered global nitrogen cycle; lessons for national to global policy support
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cost-benefit analysis (CBA) is increasingly used to inform environmental policy decisions by identifying interventions with the highest net societal benefits. Here we focus on CBAs for nitrogen (NCBA), explaining its history, presenting results of a recent first global NCBA and discussing opportunities and limitations. NCBAs have been conducted since the late 1990s for various geographic regions in Europe, the US, and China, primarily to support air quality and eutrophication policies. A first valuation of damages and benefits of the full nitrogen (N) cycle was conducted for the European Nitrogen Assessment in 2011, followed by NCBAs for the USA, the Netherlands and Germany. Here we present a first comprehensive global NCBA. Total global damage cost of N pollution in 2010 was estimated at US$1.1 trillion, primarily from increases in premature mortality by N derived PM2.5 (35%), terrestrial biodiversity loss by N deposition (33%), and marine eutrophication by N river loads (21%). Global benefits of N in 2010 were estimated at US$ 2.2 trillion with >95% from increased crop yields. By 2050, global N-related costs will rise faster than N benefits because underlying models project that economic growth (GDP) increases willingness-to-pay to prevent N pollution more than crop prices. The geographical distribution of N-related costs will also shift, with China and India surpassing Europe and North America as regions contributing most to global N-related costs. The estimated N cost range for 2010 was US$ 0.6–2.2 trillion with uncertainty largely in dose-impact and damage cost relations. Given the large uncertainties, when using valuation and NCBA to select a N mitigation option, the net benefits should be substantially higher than the costs and markedly better than for a rejected alternative option. Use of NCBA is discouraged to compare international policy options that involve regions with very different levels of GDP, cultures and political systems.
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 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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».