Exploring local perceptions and drivers of engagement in biodiversity monitoring among participants in payments for ecosystem services schemes in southeastern Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Payments for ecosystem services (PES) are widely applied incentive-based instruments with diverse objectives that increasingly include biodiversity conservation. Yet, there is a gap in understanding of how to best assess and monitor programs' biodiversity outcomes. We examined perceptions and drivers of engagement related to biodiversity monitoring through surveys among current PES participants in 7 communities in Mexico's Selva Lacandona. We conducted workshops among survey participants that included training and field deployment of tools used to monitor biodiversity and land cover, including visual transects, camera traps, acoustic recorders, and forest cover satellite images. We conducted pre- and postworkshop surveys in each community to evaluate changes in respondents' perceptions following exposure to biodiversity monitoring training and related field activities. We also reviewed existing research on participatory environmental management and monitoring approaches. One quarter of current PES participants in the study area participated in our surveys and workshops. The majority stated interest in engaging in diverse activities related to the procedural aspects of biodiversity monitoring (e.g., planning, field data collection, results dissemination) and acknowledged multiple benefits of introducing biodiversity monitoring into PES (e.g., knowledge and capacity building, improved natural resource management, and greater support for conservation). Household economic reliance on PES was positively associated with willingness to engage in monitoring. Technical expertise, time, and monetary constraints were deterrents. Respondents were most interested in monitoring mammals, birds, and plants and using visual transects, camera traps, and forest cover satellite images. Exposure to monitoring enhanced subsequent interest in monitoring by providing respondents with new insights from their communities related to deforestation and species' abundance and diversity. Respondents identified key strengths and weaknesses of applying different monitoring tools, which suggests that deploying multiple tools simultaneously can increase local engagement and produce complementary findings and data. Overall, our findings support the relevance and usefulness of incorporating participatory biodiversity monitoring into PES.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».