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VALENTINA ROBIGLIO, MARTÍN REYES, PARMUTIA MAKUI
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• Causa: factor que produce un efecto causal directamente / un
resultado a través de una cadena de mecanismos.
• Mecanismo...
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El proceso en cifras
Taller de capacitación en DriveNet
a los equipos técnicos.
Taller local en Alto Amazonas
(Loreto).
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Resultados
96 causas a nivel regional.
105 causas en 24 locales, regional 34-42,
local 20-40.
7 causas comunes.
44 únicas ...
Resultados
• Causas más influyentes: factores institucionales y políticos, y
factores económicos.
• Causas claves: control...
Próximas etapas
Investigación:
• Sistematización y meta-análisis a nivel amazónico.
• Métricas de redes y mecanismos causa...
GRACIAS
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DriveNet: una metodología participativa para identificar los mecanismos causales de la deforestación 

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Presentación por Valentina Robiglio, investigadora y especialista en ecología del paisaje y cambio climático de ICRAF.
GCS- REDD+ en Perú: Diez años de evidencia, 24 de noviembre 2020

Veröffentlicht in: Umweltschutz
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DriveNet: una metodología participativa para identificar los mecanismos causales de la deforestación 

  1. 1. VALENTINA ROBIGLIO, MARTÍN REYES, PARMUTIA MAKUI DriveNet: una metodología participativa para identificar los mecanismos causales de la deforestación
  2. 2. • Causa: factor que produce un efecto causal directamente / un resultado a través de una cadena de mecanismos. • Mecanismo causal: procesos a través de los cuales un factor/causa produce un efecto. Corresponde a un conjunto de causas e incluye las relaciones de influencias entre ellas y su funcionamiento. • Puntos de apalancamiento: las causas que, si son modificadas en su forma de acción, pueden tener un impacto significativo en los mecanismos causales. Metodología de análisis de redes de las causas de la deforestación e identificación de los mecanismos causales; enfoque sistémico que se desarrolla a través de procesos participativos multiactores y multiniveles.
  3. 3. Contextualización progresiva* los factores que influencian directamente la decisión de un agente de cortar una parcela de bosque; se repite por cada factor por jerarquías de niveles * Vayda 1985 Mecanismos causales y puntos de apalancamiento Matrices causales y análisis de redes de factores en “R” Caracterización y relación de influencia binaria entre los factores
  4. 4. El proceso en cifras Taller de capacitación en DriveNet a los equipos técnicos. Taller local en Alto Amazonas (Loreto). Participantes: 70% hombres y 30% mujeres; 195 indígenas * Madre de Dios: Se contabilizan 15 talleres locales porque se organizaron 5 mini talleres virtuales por cada zona priorizada debido al contexto COVID-19. El taller regional de Madre de Dios se realiza esta semana. La cantidad de participantes en los talleres locales en Madre de Dios aún no está contabilizada. Capacitación de 7 equipos técnicos regionales. Implementación de la metodología en 7 regiones, generación de insumos para la elaboración de las ERDBE.
  5. 5. Resultados 96 causas a nivel regional. 105 causas en 24 locales, regional 34-42, local 20-40. 7 causas comunes. 44 únicas por región. Síntesis a nivel amazónico:
  6. 6. Resultados • Causas más influyentes: factores institucionales y políticos, y factores económicos. • Causas claves: control y vigilancia, corrupción, capacidad de implementación, programas de inversión pública, vías y carreteras. Red de influencia activa de causas – Ucayali y Padre Abad Nivel regional Nivel local
  7. 7. Próximas etapas Investigación: • Sistematización y meta-análisis a nivel amazónico. • Métricas de redes y mecanismos causales, identificación de proxies. • Modelización espacial (dependiendo de fondos/estudiantes). Comunicación e incidencia: • Publicación de manual, traducción, Package in R (open). • Publicación y documentación sobre el proceso. • Publicación científica. • Policy briefs y otros productos por regiones y/o por temas.
  8. 8. GRACIAS worldagroforestry.org v.robiglio@cgiar.org martin.reyes@cgiar.org

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