Participatory Watershed Development in India: Can it Sustain Rural Livelihoods?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The purpose of this article is to assess the impact of policy interventions through watershed development (WD) on the livelihoods of the rural communities. This is done by assessing the programme in the context of a sustainable rural livelihoods framework, that is, looking at its impact on the five types of capital assets and strategies required for the means of living. The article also examines the vulnerability and stability of these capital assets, as well as analysing which people participate in the programme and enhance their livelihoods through sharing its benefits. In the light of the analysis, it is argued that watershed development holds the potential for enhanced livelihood security even in geo‐climatic conditions where the watershed cannot bring direct irrigation benefits on a large scale. In such fragile environments, however, watershed development is a necessary but not a sufficient condition for sustaining rural livelihoods. While the focus of watershed development is primarily on strengthening the ecological base such as water bodies (including traditional tanks), grazing lands and wastelands, it should be complemented with other programmes which focus on landless poor households in order to make it pro‐poor. In the context of low rainfall regions where improvement in irrigation facilities is slow, agriculture alone cannot support the communities. Policies and programmes should aim at creating an environment for diverse livelihood activities, which are the choice of the household rather than distress activities.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».