Payments for ecosystem services in Mexico: Two decades of progress and challenges between research and practice
Notice bibliographique
Résumé
• We review two decades of research and practice of Mexico’s PES schemes. • Mexico’s federal PES reached 7.4 million hectares from 2003 to 2022. • We found 140 peer-reviewed publications focused on Mexico’s PES. • Most studies show Mexico’s PES produced positive ecological outcomes. • Mexico-based scholars led half of publications but are less cited than foreign ones. As some of the world’s largest, longest lasting and most researched initiatives that reward individual and communal landowners for conserving forests and associated ecosystem services, Mexico’s Payments for Ecosystem Services (PES) programmes provide a significant opportunity to examine questions of how, where, and by whom scholarship has been produced and the potential gaps revealed when comparing research insights with implementation patterns. To address these questions, we assembled the most up-to-date and comprehensive database of PES peer-reviewed publications and programme data in a single country. Our study includes a systematic analysis of relevant scientific literature in English and Spanish through 2022 (N = 140) and an assessment of the spatial and temporal distribution, timing, focus, and scope of all federally funded PES programmes at national, subnational, and local levels between 2003 and 2022. We find that variations in the spatial coverage of programme implementation have been associated with proportional levels of research interest over time and that studies represent multiple themes, spatiotemporal scales, and disciplinary and methodological approaches. With some variation, there is congruence among research findings that programmes have produced mostly positive ecological effects and mixed social effects. However, research has been disproportionately concentrated in specific geographic regions and Mexican scholarship has had considerably less global visibility and impact than European and U.S.-based research. By focusing our analysis on PES research and practice within a country-specific context and including literature produced in the local language, our analysis provides greater nuance than previous PES reviews regarding how knowledge is produced and by whom. We identify permanence of programme effects in Mexico as a key emerging issue for future research and, at a global scale, for the need to conduct such nuanced and inclusive assessments of other specific PES programmes to help identify and address key drivers of knowledge gaps in incentive-based environmental policies.
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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 | 0,017 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».