Understanding restoration and transaction costs in a payment for ecosystem service water quality market in Oregon, USA
Bibliographic record
Abstract
En Orégon (États-Unis), la température de l'eau de nombreux ruisseaux et rivières est réglementée dans le cadre de certains contextes par l’approche de paiements pour services écosystémiques (PSE). Grâce à cette approche, les entités de régulation visées par la réglementation sont en mesure de compenser leurs déversements qui font dépasser la température de l'eau au-dessus des valeurs admissibles en payant pour la restauration de la forêt riveraine et les avantages de refroidissement qu’apporte son ombre. Ainsi elles peuvent faire valoir leur conformité réglementaire. Les activités obligatoires de surveillance et de rapport de la qualité de l'eau menées par les entités qui font des rejets de sources ponctuelles fournissent la base sur laquelle un service écosystémique (l'ombre de la forêt riveraine) est quantifié (en kilocalories/mi) et vendu (par crédit thermique). La station de traitement des eaux usées de la ville de Medford, dans le sud de l'Orégon (États-Unis) est la première entité de régulation de l'eau à adopter une approche PSE pour sa conformité réglementaire. Grâce à l'analyse des transactions vérifiées et de nombreux autres documents publics, les coûts moyens de transaction associés à ce programme sont estimés à 85 pourcent des coûts totaux. Malgré une littérature croissante sur les coûts de transaction dans les programmes de PSE, il y a peu de consensus ou de conseils sur ce qui est un pourcentage raisonnable des coûts totaux pour les programmes de PSE connus comme « efficaces ». Les régulateurs, les titulaires de permis et le public peuvent utiliser cette information pour examiner comment structurer les permis, quels types de coûts de transaction sont plus ou moins importants, et comment tirer parti des investissements pour les plus grands avantages sociaux, écologiques et économiques.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".