Economic value of recreational resources: testing benefit transfer approaches
Notice bibliographique
Résumé
There have been various efforts recently to transfer the economic values of recreational resources from one site to another in the United States. In the case of typical non-market goods, the benefit transfer approach has been as useful as the standard nonmarket valuation techniques, such as, contingent valuation method (CVM) and travel cost methods (TCM), in recreation decision making. The most attractive feature of benefit transfer, instead of conducting primary research on non-market valuation, is the use of existing findings and attributes of the primary research. Obviously, benefit transfer could save significant amount of time and resources, if it is practiced in real world policy decisions. However, for the benefit transfer approach to be more useful, it has to demonstrate its scientific basis, theoretical consistency and methodological validity. The main objective of this study is to demonstrate the application of meta-analysis in taking the stock of information, knowledge, and methodological developments in economic valuation of recreational resources and use those results to real world benefit transfer. To this end, the existing CVM and TCM studies of the United States and Canada on outdoor recreation were gathered, and the meta-analyses were performed on the variables obtained from those studies. Since no so called panel effect was found in the datasets, classical liner regression models were estimated. The application of meta-regression models in benefit transfer were further tested and analyzed in terms of out of sample convergent validity confirmation. In this testing procedure the new studies from the United States, not included in the meta-regression models estimated previously, were used. Similar testing and analyses were also performed using international out of sample studies in order to evaluate the application of meta-analysis in international benefit transfer process. The paired t-test revealed that there was no convergence between the means of meta-regression models predicted WTP values and the original out of sample studies WTP values within the United States. However, significant convergence between those values in the international context was revealed. Interestingly, there were significant positive correlations between those values in both national and international cases.
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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 | 0,267 | 0,497 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,001 |
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 ».