Multilevel Governance for Forests and Climate Change: Learning from Southern Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Reducing emissions from deforestation and forest degradation (REDD+) involves global and national policy measures as well as effective action at the landscape scale across productive sectors. Multilevel governance (MLG) characterizes policy processes and regimes of cross-scale and cross-sector participation by multiple public and private actors for improved legitimacy and effectiveness of policy. We examine multilevel, multi-actor engagement in REDD+ planning in Quintana Roo, Mexico, to find out how local perspectives align with the national policy approach to REDD+ as an integrating element of holistic rural development at territorial scale, and how current practices support procedurally legitimate MLG required to implement it. We find that there is wide conceptual agreement on the proposed approach by a variety of involved actors, in rejection of the business-as-usual sectoral interventions. Its implementation, however, is challenged by gaps in horizontal and vertical integration due to strong sectoral identities and hierarchies, and de facto centralization of power at the federal level. Continued participation of multiple government and civil society actors to contribute to social learning for locally appropriate REDD+ actions is likely to require a more balanced distribution of resources and influence across levels. Meaningfully engaging and ensuring the representation of local community interests in the process remains a critical challenge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».