Land tenure and conflict resolution: a game theoretic approach in the Narok district in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Many conflicts in many parts of the developing world can be traced to disputes over land ownership, land use and land degradation. In this paper, we test the hypothesis that information asymmetries among various principals within these countries in land tenure and market systems have caused marginalization of some principals by the others. A sustained process of marginalization driven by these asymmetries has inevitably caused the disadvantaged to revolt resulting in many cases in violent clashes. In this paper, we develop a game theoretic model to test our hypothesis by analyzing the complex interdependencies existing among the various principals in the Narok District in Kenya. Violent clashes have been increasing in the district since the first outbreak in 1993. Preliminary results seem to confirm our hypothesis that asymmetrical information structures among the various principals over land and agricultural markets could have been the catalytic forces for these conflicts. In order to reduce these discrepancies, we recommend two institutional reforms. The first involves the adoption of a hybrid land tenure system whereby land ownership is based on individual titles while the use and sale of the land is governed by communal rules established by a community participatory proceeds. The second recommendation involves the formation of an information network comprising of all principals with the main objective of it being a forum for exchange of ideas and information pertaining to land use options and the opportunities offered by the market system.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».