Les limites de l’évaluation économique de la biodiversité
Bibliographic record
Abstract
Devant le constat du déclin toujours plus rapide de la diversité biologique et les limites des ressources disponibles pour l’enrayer, il est nécessaire de déterminer quels moyens devraient être engagés dans sa protection. Pour ce faire, une méthode efficace serait d’évaluer les bénéfices tirés de la biodiversité afin d’estimer rationnellement les coûts légitimes de sa protection. L’évaluation économique, qui se présente d’emblée sur un mode quantitatif, serait alors un outil précieux. Dans ce texte, nous présentons différentes méthodes d’évaluation économique de la biodiversité ainsi que certaines de leurs limites méthodologiques. Par la suite, nous montrons qu’en dépit de ses avantages pratiques, l’évaluation économique échoue à représenter l’ensemble des valeurs en jeu dans la protection de la biodiversité. Nous décrivons alors trois types de valeurs incommensurables avec des bénéfices économiques : la valeur de legs, qui renvoie aux obligations de transmission du patrimoine naturel dont nous avons hérité ; la valeur d’existence, qui renvoie à la considération morale d’intérêts autres que ceux des êtres humains ; la valeur de transformation, qui renvoie à la capacité d’examiner et de critiquer nos préférences et inclinaisons afin d’inclure celles-ci dans une vision du monde rationnelle et cohérente. Pour conclure, nous plaidons en faveur de l’élaboration de méthodes de concertation et d’évaluation participatives et pluralistes permettant de rendre compte de la diversité et de l’hétérogénéité des valeurs de la biodiversité.
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 | 0.087 | 0.224 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.010 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".