Payments for ecosystem services and conditional cash transfers in a policy mix: Microlevel interactions in Selva Lacandona, Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Payments for ecosystem services (PES) programs have been increasingly studied with a policy mix perspective. So far, the focus has been on PES' interplay with other conservation instruments and resulting environmental outcomes at meso‐ and macrolevels. Though PES often operate among “poor” forest‐dwelling communities in the Global South, our knowledge on PES' interactions with poverty alleviation policies is scarce, especially at the microlevel. This article examines PES' interactions—in terms of joint coverage, management, and spending of revenues, and socioeconomic effects of participation—with a conditional cash transfer (CCT) program in a case study of six communities in Selva Lacandona, Chiapas, Mexico. The article builds a dual framework combining policy mix analysis with an actor‐oriented approach focused on participants' microagency, and is based on in‐depth, qualitative research. Results reveal widespread joint PES and CCT coverage, and patterns of specialization between different household members regarding the management and spending of program revenues. Results also show positive, multilevel policy interactions as participants combine resources to pursue individual and collective socioeconomic strategies. The article highlights the creative ways in which local stakeholders integrate individual policies within their broader livelihoods, and how coordination failures among policy‐implementing institutions and deficient public services limit participants' ability to achieve sustained livelihood improvements. The article also highlights how a focus on microlevel policy interactions complements meso‐ and macrolevel analyses for a better understanding of PES' role in a policy mix and concludes by providing some recommendations for building implementation synergies and improving program design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».