Economic Valuation of Forest Restoration Programs in Togo: A Contingent Valuation Approach
Notice bibliographique
Résumé
This study assesses Togolese households’ willingness to pay (WTP) for forest restoration programs across the five economic regions of Togo: Maritime, Plateaux, Centrale, Kara, and Savanes. Forests provide essential ecosystem services, including carbon sequestration, water regulation, biodiversity conservation, and soil protection, yet these services are often undervalued in economic decision-making. The assessment was conducted using the contingent valuation (CV) method, with labor contributions as the payment vehicle, subsequently converted into monetary equivalents. A total of 238 valid responses were analyzed after removing protest responses. The WTP values were examined using a Tobit regression model to identify the main sociodemographic determinants. The results reveal significant regional disparities: the Savanes region exhibits the highest average WTP (65,625 CFA), whereas the Maritime region shows the lowest (37,261 CFA). Young adults and women are generally more willing to contribute, although patterns vary across regions. Urban residence tends to reduce WTP in the Maritime and Kara regions, likely due to a lower perception of the direct benefits of forest ecosystem services. Overall, this study provides crucial empirical evidence to inform forest restoration planning and sustainable forest policy in Togo, demonstrating the value of contingent valuation for designing context-specific environmental policies in developing countries.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».