Why keep lions instead of livestock? Assessing wildlife tourism‐based payment for ecosystem services involving herders in the <scp>M</scp>aasai <scp>M</scp>ara, <scp>K</scp>enya
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper examines the effects of wildlife tourism‐based payments for ecosystem services (PES) on poverty, wealth inequality and the livelihoods of herders in the Maasai Mara Ecosystem in south‐western Kenya. It uses the case of Olare Orok Conservancy PES programme in which pastoral landowners have agreed to voluntary resettlement and exclusion of livestock grazing from their sub‐divided lands. These lands are set aside for wildlife tourism, in return for direct monetary payments by a coalition of five commercial tourism operators. Results show that, on the positive side, PES is the most equitable income source that promotes income diversification and buffers households from the livestock income declines during periods of severe drought, such as in 2008‐2009. Without accounting for the opportunity costs, the magnitude of the PES cash transfer to households is, on average, sufficient to close the poverty gap. The co‐benefits of PES implementation include the creation of employment opportunities in the conservancy and provision of social services. There is however a need to mitigate the negative effects of PES, including the widening inequality in income between PES and non‐PES households and the leakages resulting from the displacement of settlements and livestock to currently un‐subdivided pastoral commons.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».