Valoración Económica de un Ecosistema Montañoso en Nepal: Disposición a Pagar y Forma de pago
Bibliographic record
Abstract
Este estudio realiza una evaluación económica de los servicios ecosistémicos que proporciona la región forestal de Panchase, en Nepal, con el fin de reforzar la política de conservación. Utilizando un modelo de regresión logística para analizar los datos de una encuesta sobre la Disposición a Pagar (DAP), realizada entre 51 muestras, se identifican los factores clave que influyen en el apoyo de los hogares a la gestión forestal. Los resultados indicaron que la edad, la frecuencia de las visitas a los hogares, los costos derivados de la invasión forestal y la distancia al mercado más cercano estaban correlacionados positivamente con la DAP. Por el contrario, el número de personas a carga, el gasto de los hogares y la ayuda externa de ONG/OING mostraron una relación negativa con la DAP. Sin embargo, solo las relaciones con la edad, la frecuencia de las visitas a los hogares y la ayuda externa de ONGs/OINGs son estadísticamente significativas. Si bien se constató que el estado de los bosques era bueno, el análisis reveló una curva de demanda con pendiente negativa para sus servicios. Los resultados sugirieron que, a pesar de que el Gobierno da prioridad a la conservación, sigue siendo fundamental una gestión forestal local eficaz. El estudio concluyó que las políticas deben centrarse en reforzar los marcos de gestión comunitaria para garantizar la prestación sostenible de los servicios ecosistémicos.
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 | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".