Triggers of Farmer-Herder Conflicts in Ghana: A Non-Parametric Analysis of Stakeholders’ Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
In Ghana, farmer-herder conflicts have become widespread and increasingly assume a violent dimension. Competition over access to and use of land and water resources is at the center of the conflicts. However, competition does not automatically result in conflicts. The conflicts are driven by triggering activities of both farmers and herders. This study identifies triggers of farmer-herder conflicts in the Upper West Region of Ghana and tests the level of agreement among key stakeholder groups on the triggers of these conflicts. This is an important step in determining approaches to farmer-herder conflicts prevention and resolution. The data were collected via focus group discussions of five key stakeholder groups: chiefs-traditional rulers, Fulani herdsmen-cattle owners, crop farmers, civic society-media, and government agencies. Fourteen triggers of conflicts were identified by stakeholders, with destruction of crops by cattle ranking as the most important trigger. In testing agreement among stakeholder groups on triggers of conflicts, only crop farmers, chiefs-traditional rulers and government agencies significantly agree on the triggers of conflicts. There is also moderate level of concordance when the ranking of triggers of conflicts by all five stakeholder groups are simultaneously considered. The results show farmer-herder conflicts are complex and preventing and /or resolving these conflicts require integrated approaches.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».