Évaluation économique des services écosystémiques dans la région de Montréal : analyse spatiale et préférences exprimées
Bibliographic record
Abstract
Les services écosystémiques (SE) réfèrent aux bénéfices que produisent et soutiennent la biodiversité et les écosystèmes et qui profitent à l’être humain. Dans beaucoup de cas, ils ne sont pas pris en compte dans le système économique. Cette externalisation des SE engendre des décisions sur l’utilisation du territoire et des ressources naturelles qui ignorent leur contribution à la qualité de vie des communautés. Afin notamment de sensibiliser l’opinion publique à l’importance des SE et de mieux les intégrer dans les processus décisionnels, ont été développées des démarches d’évaluation économique des SE. Dans cette thèse, nous avons cherché à comprendre à la fois comment l’utilisation passée et actuelle des sols dans la région de Montréal affecte la valeur des SE et comment ces aménités naturelles sont perçues et valorisées par la population, dans une perspective d’aménagement futur du territoire. Pour ce faire, nous avons utilisé deux approches : l’analyse spatiale recourant aux systèmes d’information géographique et l’analyse des préférences exprimées par des techniques d’enquête. Pour l’analyse spatiale, nous avons combiné des analyses cartographiques à des valeurs monétaires associées aux SE publiées dans la littérature. Nous avons alors estimé la valeur des écosystèmes d’un territoire par le transfert de bénéfices, de prix de marchés directs et de coûts évités. Cette démarche nous a permis de comprendre la relation entre l’utilisation actuelle du territoire du Grand Montréal écologique et la valeur des services fournis par les écosystèmes, que nous avons estimée à 2,2 milliards de dollars par année. Elle nous a permis aussi de mesurer les effets sur la valeur des SE du changement d’utilisation des sols entre les années 1960 et 2010. Nous avons montré que malgré différentes politiques de contrôle et d’encadrement de l’étalement urbain au cours de cette période, les pertes économiques non marchandes liées aux SE s’élèvent à 236 millions de dollars par année. Pour l’analyse des préférences exprimées, nous avons utlilisé deux méthodes, l’évaluation contingente et le choix multi-attributs, avec l’objectif de mesurer le consentement à payer de répondants pour des variations dans l’aménagement du territoire. Nous avons montré d’une part que les répondants valorisent significativement l’incidence des pratiques agro-environnementales sur la qualité de l’environnement et des paysages en consentant à payer entre 159 et 333 dollars par ménage par année pour une amélioration de la diversité du paysage agricole. D’autre part, leur volonté à payer pour l’amélioration de l’état des milieux humides du Québec est estimée entre 389 et 455 dollars par ménage par année. L’utilisation conjointe des deux méthodes nous a permis d’en comparer les résultats. Nous avons en outre démontré que le choix du format de question de valorisation de l’évaluation contingente affecte la convergence des résultats. Enfin, nous avons proposé des pistes de recherches futures portant sur l’intégration des démarches d’analyse biophysique, économique et politique dans des outils de prise de décision mieux adaptés à la dynamique des écosystèmes, de la biodiversité et des communautés humaines.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".