Lessons about parks and poverty from a decade of forest loss and economic growth around Kibale National Park, Uganda
Notice bibliographique
Résumé
We use field data linked to satellite image analysis to examine the relationship between biodiversity loss, deforestation, and poverty around Kibale National Park (KNP) in western Uganda, 1996-2006. Over this decade, KNP generally maintained forest cover, tree species, and primate populations, whereas neighboring communal forest patches were reduced by half and showed substantial declines in tree species and primate populations. However, a bad decade for forest outside the park proved a prosperous one for most local residents. Panel data for 252 households show substantial improvement in welfare indicators (e.g., safer water, more durable roof material), with the greatest increases found among those with highest initial assets. A combination of regression analysis and matching estimators shows that although the poor tend to be located on the park perimeter, proximity to the park has no measureable effect on growth of productive assets. The risk for land loss among the poor was inversely correlated with proximity to the park, initial farm size, and decline in adjacent communal forests. We conclude the current disproportionate presence of poor households at the edge of the park does not signal that the park is a poverty trap. Rather, Kibale appears to provide protection against desperation sales and farm loss among those most vulnerable.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».