Scaling up in community forest enterprises: the case of central Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For community forest enterprises (CFEs) in central Mexico, ‘scaling up’ can be an effective means of achieving the transition to economically attractive and sustainable forest management, but little is known about the potential and challenges that they face in this regard. We used a qualitative case study to evaluate a set of variables that determine the limitations and opportunities for scaling up CFEs in central Mexico and thereby expanding their commercial capacities, activities and outputs. The framework included concepts related to sustainable forest management, natural resource governance and temperate forest ecology. We interviewed leaders of four communities (n = 30) and 15 external actors (regional industry, and national non-governmental organizations). Communities that had developed long-term plans for forest management that embrace conservation values were also those with the greatest capacity to generate sustainable income streams from diverse sources. The robust legal frameworks and community institutions that set up procedures for responsibly harvesting and selling timber, thereby generating income, offer opportunities to enhance the effectiveness of CFEs. Demand continues to grow for wood products involving skilled crafts in central Mexico, but local production remains low; a lack of access to finance imposes limits on investment in the forests and value-added options for the products and services. Market opportunities and growth are also restricted by substandard physical infrastructure (e.g., roads, electricity) limited access to finance (e.g., credit, private-sector investors), and an absence of business plans. There are no formal networks to facilitate learning among these CFEs. Scaling up for these CFEs will require access to markets, innovations, and finance to create sustainable value chains for wood and non-wood forest products. The Mexican government could be instrumental in this by incorporating the notion of scaling up for CFEs when enacting policy that builds on and supports the country’s proven models of community-based forest management. On the other hand, this approach can be useful for developing more robust theoretical and methodological frameworks that capture these complex dynamics, contribute to the theory and practice of enterprise forestry development, sustainable natural resource management, and effective policy formulation.
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 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 | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,015 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».