Payments for Watershed Protection Services: Emerging Lessons from the Philippines
Notice bibliographique
Résumé
There is growing interest on payments for ecosystem services (PES) in developing countries including the Philippines. Watersheds have been degraded through deforestation and subsequent conversion to other land cover, principally for agriculture. In the last decade, several Payments for Watershed Services schemes have been implemented and this paper is an attempt to assess the form of incentives or rewards that have been provided to upland communities in a number of sites under different management leadership in the Philippines. We reviewed four cases specifically related to watershed services in the: 1) Bakun Watershed, 2) Maasin Watershed, 3) Sibuyan Watershed, and 4) Baticulan Watershed. The case studies of varying stages of implementation has shown that the chances of success of PES schemes in promoting watershed conservation and rehabilitation as well as in improving the livelihoods of upland communities is constrained by incomplete information and knowledge about the interaction between ecosystem properties and provision of services, and the difficulty in establishing voluntary participation and conditionality of payments. In this paper, we argued that institutions may enable or hinder the successful implementation of PES. The role of the local government as intermediaries is crucial in the process of establishing PES more particularly in the information dissemination and education of the key stakeholders. The case studies also showed how PES programs are reinforced by the presence of non-government organizations.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».