Species Preservation and Biodiversity Value: A Real Options Approach
Bibliographic record
Abstract
Nous étudions la biodiversité dans un cadre d'options réelles où les ressources sont substituables. Comment optimiser les décisions de conservation quand toute perte de biodiversité est irréversible et les valeurs futures incertaines? Nous montrons que la substituabilité, normalement considérée comme réduisant la valeur d'une espèce, est en fait source de valeur. La valeur marginale est décroissante dans Ie nombre d'espèces mais croissante et convexe dans la valeur de l'espèce marginale. Pour un modèle homogène à deux espèces, nous montrons également que la volatilité est un facteur d'augmentation de la valeur de la biodiversité, tandis que la corrélation réduit tant la valeur totale que la valeur marginale des espèces. Ce rôle de la corrélation entre valeur d'une espèce et valeur des autres espèces rappelle celui du Beta des actifs financiers. De même qu'un actif au Beta négatif tire de la valeur du fait qu'il permet de s'assurer contre les fluctuations du marché, une espèce dont la valeur tend à évoluer en sens inverse de celle de l'espèce en exploitation vaut plus du fait qu'elle a plus de chances de se substituer à cette dernière si celle-ci perd de la valeur.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".