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Enregistrement W2758170314 · doi:10.5539/jsd.v10n5p162

Does Kenya’s Development-Induced Displacement, and Resettlement Policy Match International Standards? A Gap Analysis and Recommendations

2017· article· en· W2758170314 sur OpenAlexvenueno aff
Antony Kamakia, Mohammad Zaman

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHydropower, Displacement, Environmental Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Centre
Mots-clésBlueprintLivelihoodDeveloping countrySafeguardEconomic growthInvestment (military)Bridge (graph theory)BusinessStandard of livingMillennium Development GoalsEconomicsFinancePolitical scienceInternational tradeEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multilateral Development Finance Institutions (DFIs) apply variable Development-induced displacement and resettlement (DIDR) policies for project investment-finance extended to client countries. However, developing countries, in essence, finance their development or investment projects separately, thus the need for a DIDR policy that matches international safeguard standards. Kenya has recently enacted far-reaching improvements in its DIDR framework informed by a long history of controversies surrounding DIDR and the colonial displacement and resettlement praxis. This paper traces the development of DIDR framework in Kenya and then develops a matrix to compare the framework with international safeguards extracted from the standards of six selected multilateral DFIs. It then analyses the gaps and prescribes measures to bridge the gaps towards the international standards. The major gaps noted are lack of solid income and livelihood restoration mechanisms and inadequate tracking, supervision and monitoring for DIDR. It has also presented a discussion on the need to fast-track attainment of the international standards, particularly in this period when Kenya is embarking on ‘Vision 2030’ development blueprint which hopes to spur Kenya to “High-Income Country” status by the year 2030. Multilateral DFIs are also piloting new Environmental and Social Frameworks (ESF) with the objective of assisting individual countries scale-up their DIDR policy. They can start by supporting Kenya to bridge the gaps as well as building human and technological capacity. Policy aspects indicated in this paper will enhance DIDR outcomes for Kenya.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0090,022
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,393 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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