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Enregistrement W3154279907 · doi:10.18174/538994

Understanding land reform and the associated consequences for land use and livelihoods

2021· dissertation· en· W3154279907 sur OpenAlexfundno aff
A.J. Netshipale

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLand Rights and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of VendaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésLand reformLivelihoodGeographyAgricultureLand useLivestockAgricultural economicsBusinessNatural resource economicsAgroforestryEconomicsEcologyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Land reform is important to correct historical injustices in all districts of South Africa, including the Waterberg District Municipality. There is consensus, globally, that there are trade-offs among diverse land reform objectives, namely: social, economic, political and environmental. The general aim of this thesis, therefore, was to understand land reform: the extent to which it meets objectives and the associated consequences for land use and livelihoods. Restitution- Rest, settlement/land acquisition grant- SLAG, land redistribution for agricultural development phase 1- LRAD1 and phase 2- LRAD2, and proactive land acquisition strategy- PLAS, were the five South Africa’s  land reform farm types. The results show that the socio-economic classes of beneficiaries was determined by synergies between policies and their implementation outcomes. Land uses were diverse in Rest, and less diverse and like previous uses in LRAD1, LRAD2 and PLAS. On-farm livestock and overall on-farm livelihood contributions were high for capital-endowed households in LRAD1, LRAD2 and PLAS, and low for capital-poor households in Rest and SLAG. This suggest that land reform was unable to bridge the inequality gap between capital-poor and capital-endowed households, and livestock influenced on-farm contribution in semi-arid conditions. Crop plus ruminants- CR, horticulture- H, ruminants- R, ruminants plus horticulture- RH and monogastrics- M were the five farming systems in land reform farms. These farming systems developed from interactions among the biophysical conditions, land reform policies, socio-economic class of farmers, physical capital endowment of farms, and the type of produce market used. The results suggest that land reform policies could influence land use activities by transferring farms of a particular size, and availability of external physical and financial capital support could determine participation of the poor. Strengths and weaknesses of land reform farms were determined by socio-economic class of farmers and the characteristics of land use activities. Use of farms by the poor led to strengths of low opportunity costs for family labour and farms being prioritised by the state for support, and weakness of being dependent on external support as farmers and farms lacked physical and financial capital, compared to farms used by the better-off. Farms where capital-extensive activities were key had strengths of less capital investment requirements and moderate susceptibility to climate, and a weakness of low possibility for partnerships with large-scale commercial farmers,  compared to farm where capital-intensive activities were key. Overall, our results suggest limited use and limited livelihood contributions of land reform farms. These results arise doubts about the relevancy of land reform, and its future depends on stakeholders advocating for it to ensuring that it is implemented through approaches which pays landowners fairly, that correct people benefit, and that appropriate land uses are adopted.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,935

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,171 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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