Trade-offs for climate-resilient pastoral livelihoods in wildlife conservancies in the Mara ecosystem, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Pastoralists in the wildlife-rich East African rangelands use diversification into conservation and tourism as a strategy to supplement livestock-based livelihoods and to spread risk. Tourism incomes are an important alternative source during drought, when livestock incomes decline. However, tourism may also reduce access to rangeland resources, and an abundant wildlife may destroy crops and injure, kill or transmit disease to livestock or people. This paper investigates the ability of wildlife conservancies in the Mara, Kenya, to act as an alternative for pastoralists that mitigates risks and maintains resilience in a changing climate. It analyses data to examine how conservancies contribute to and integrate with pastoral livelihoods, and to understand how pastoralists are managing their livestock herds in response to conservancies. It finds conservancy payments can provide an important, reliable, all-year-round source of income and prevent households from selling their animals during stress and for cash needs. Conservancies also retain grass banks during the dry season and provide opportunities for pastoralists to access good-quality forage. However, they reduce access to large areas of former grazing land and impose restrictions on livestock mobility. This affects the ability of pastoralists to remain flexible and able to access seasonally variable resources. Conflicts between grazing and conservancies may also heighten during drought times. Furthermore, income from land leases is not more than the contribution of livestock, meaning conservancy land leases create trade-offs for livestock-based livelihoods. Also, income is based on land ownership, which has inequity implications: women and other marginalised groups are left out.
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Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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 | 0,007 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».