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Knowledge coproduction to improve assessments of nature's contributions to people
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International audience. Sustainability science needs new approaches to produce, share, and use knowledge because there are major barriers to translating research into policy and practice. Multiple actors hold relevant knowledge for sustainability including indigenous and local people who have developed over generations knowledge, methods, and practices that biodiversity and ecosystem assessments need to capture. Despite efforts to mainstream knowledge coproduction, less than 3% of the literature on nature's contributions to people (NCP) integrates indigenous and local knowledge (ILK). Approaches and tools to better integrate scientific and ILK knowledge systems in NCP assessments are urgently needed. To fill this gap, we conducted interviews with ILK experts from Abancay and Tamburco, Peru, and convened focus groups and workshops during which participatory mapping, a serious game, a Bayesian belief network based on ILK were introduced. We inventoried 60 medicinal plants used to treat different illnesses, and analyzed the spatial distribution of the 7 plants that contribute the most to a good quality of life, and delineated their nonmedicinal uses. Based on the Intergovernmental Science‐Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services conceptual framework, we defined dimensions of a good quality of life according to indigenous and local worldviews. Medicinal plants contributed strongly to health and household security, among other contributions. Climate change and overexploitation were the main perceived threats to medicinal plants, despite the existence of formal and customary institutions to regulate trade. Our approach was flexible enough to integrate diverse forms of knowledge, as well as qualitative and quantitative information from, for example, the Bayesian belief network. . Coproducción de conocimiento para mejorar la evaluación de las contribuciones de la naturaleza para las personas Resumen La ciencia de la sostenibilidad necesita nuevos enfoques para producir, compartir y utilizar los conocimientos, ya que existen grandes obstáculos para trasladar la investigación a la política y la práctica. Varios actores poseen conocimientos relevantes para la sostenibilidad, incluidos los pueblos originarios y locales que han desarrollado conocimientos, métodos y prácticas a lo largo de generaciones, que deben reflejarse en las evaluaciones de la biodiversidad y los ecosistemas. A pesar de los esfuerzos por integrar la coproducción de conocimientos, <3% de la bibliografía sobre las contribuciones de la naturaleza a las personas (CNP) integra los conocimientos autóctonos y locales (CAL). Se necesitan urgentemente enfoques y herramientas para integrar mejor los sistemas de conocimiento científico y los conocimientos autóctonos y locales en las evaluaciones de los CNP. Para llenar este vacío, realizamos entrevistas con expertos en CAL de Abancay y Tamburco, Perú, y convocamos grupos focales y talleres durante los cuales se introdujeron el mapeo participativo, un juego serio y una red de creencia bayesiana basada en CAL. Inventariamos 60 plantas medicinales utilizadas para tratar diferentes enfermedades y analizamos la distribución espacial de las siete especies de plantas que más contribuyen a una buena calidad de vida y delineamos sus usos no medicinales. A partir del marco conceptual de la Plataforma Intergubernamental Científico‐Normativa sobre Diversidad Biológica y Servicios de los Ecosistemas, definimos las dimensiones de una buena calidad de vida según las cosmovisiones autóctonas y locales. Las plantas medicinales contribuían en gran medida a la salud y a la seguridad de los hogares, entre otras aportaciones. El cambio climático y la sobreexplotación fueron las principales amenazas percibidas para las plantas medicinales a pesar de la existencia de instituciones tradicionales que regulan el mercado. Nuestra estrategia fue lo suficientemente flexible para integrar el conocimiento diverso, así como la información cualitativa y cuantitativa, como por ejemplo la red de creencia bayesiana.
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