Cost-effectiveness of wetlands as a nature-based solution to buffer phosphorus in Canadian landscapes
Notice bibliographique
Résumé
The tradeoff between environmental services of wetlands and alternative land uses is well-documented, but this literature is not well-integrated. We review four decades of Canadian literature on the role of wetlands in reducing the runoff of nutrients. While there were 47 studies focusing on the role of wetlands to reduce phosphorous emissions from different types of land use, 19 studies focused on the costs of wetlands protection and restoration. Only five studies focus on both the costs and effectiveness of wetlands for P removal in Canadian landscapes. A database is created containing a set of common variables to examine the key drivers behind differences in study outcomes. The methods of calculating and reporting costs across studies vary. The three most common types of costs are: (1) one-off capital expenditure, (2) recurring opportunity costs of displaced land uses, (3) total costs without clear specification of the composition and (4) other costs (i.e., nuisance costs). We annualize one off costs using the relevant useful life of wetlands and add it to the recurring opportunity costs and other costs to produce a measure total costs per year per hectare. We also calculate costs per kg of phosphorous retained as a measure of cost-effectiveness. Our preliminary results indicate that total costs per hectare per year vary by latitude, province, wetland type, size, type of landscape and source of pollution, and by total phosphorous reduction. Total costs tend to decrease with latitude, increase with wetland area and with total phosphorous reduction. However, phosphorous reduction cost effectiveness seems not to be statistically significantly dependent on latitude, phosphorous emission reduction level, or wetland type. Wetland size had a positive, statistically significant impact on the cost per kg of phosphorous reduction indicating that smaller wetlands are more cost-effective means of phosphorous emission reduction. There were several comparability challenges for costs and phosphorous reductions across studies including unclear definitions of cost functions and baseline scenarios. We describe those challenges and propose a standardized method for reporting costs and phosphorous emission reductions that would make future meta-analyses more effective.
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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».