Can Land Title Reduce Low-Intensity Interhousehold Conflict Incidences and Associated Damages in Eastern DRC?
Notice bibliographique
Résumé
The broad aim of this study is to evaluate the effectiveness of land reform policy as a sustainable tool for averting low-intensity local conflict and protecting vulnerable households in conflict and post-conflict societies from adverse consequences of conflict. Empirical studies on micro-level conflict have been limited on two fronts - the difficulty of collecting survey data from conflict prone societies, and a general lack of attention to the consequences of low-intensity local conflict. This paper attempts to address both these limitations. Using a survey on violent and non-violent conflict experiences of 1582 farming households from the postwar society of North Kivu, in eastern Democratic Republic of Congo (DRC), I explore whether land title can i) lower the probability of low-intensity conflict between households; and ii) lower the damages for households in the event of a conflict. To address concerns of potential selection bias, I employ the quasi-experimental estimation technique of propensity score matching (PSM). A rigorous set of tests and sensitivity analyses ensures both the quality of matching and reliability of estimates. These findings show that land title reduces a household’s probability of experiencing low-intensity interhousehold conflict roughly between 10 and 18 percentage points. However, I find no evidence that households with land title are subject to lower damages in the event of a conflict. These findings suggest that in vulnerable societies with high exposure to conflict, land reform programs that just grant title to households may reduce conflict to some extent but will not necessarily reduce the adverse consequences associated with conflict. Thus, land title is not a panacea for all conflict related adversities and cannot serve as a stand-alone tool for reducing adversities associated with conflict. Further research is required on whether supplementing land reform programs with policies such as promoting good governance and strengthening local institutions can sustainably promote peaceful societies.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».