Wealth, household heterogeneity and livelihood diversification of Fulani pastoralists in the Kachia Grazing Reserve, northern Nigeria, during a period of social transition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A mixed methods study was undertaken in the Kachia Grazing Reserve of northern Nigeria. Surveys in March, June and October 2011 included focus group discussions, key informant and in-depth household interviews, concerning livelihood practices, animal health, ownership, and productivity. In May 2011, 249 Fulani families fleeing post-election violence entered the reserve with their livestock, increasing the number of households by one third. RESULTS: Despite being settled within a grazing reserve, over half of households sent all their cattle away on seasonal transhumance and another third sent some away. Cattle accounted for 96% of total tropical livestock units (TLU), of which 26% were cattle kept permanently outside the reserve. While all households cited livestock as their main source of income, 90% grew crops and 55% derived income from off-farm activities. A multiple correspondence analysis showed that for each extra member of a household its TLU value increased by 2.0 [95% CI, 1.4-2.7], while for each additional marriage its TLU increased by 15.7 [95% CI, 7.1-24.3]. A strong association was also observed between small herds, small households with only one wife, alongside marked geographical wealth differences within the reserve. New immigrant families had larger household sizes (33) and livestock holdings (122 TLU) than old settlers (22 people and 67 TLU). Prior to the mass immigration, the distribution of TLU per person was unimodal: 41% of households were classified as 'poor' and 27% as 'medium', whereas post-immigration it was bi-modal, with 26% classified as 'very poor' and 28% as 'medium'. CONCLUSIONS: While cattle remain the principal source of Fulani income and wealth, the inhabitants of Kachia Grazing Reserve have diversified their livelihood strategies to respond to changing circumstances and stress, especially the limited availability of grazing within the reserve and political insecurity outside, resulting in continued transhumance, the maintenance of smaller livestock holdings and pushing households into poverty.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».