Impacts of Eco-Poverty Alleviation Policies on Farmer Livelihood Changes and Response Mechanisms in a Karst Area of China from a Sustainable Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Eco-poverty alleviation policies have significant impacts on the changes in farmer household livelihoods. This study developed a multi-dimensional index system, which applies the social cognitive theory and farmer household livelihood capital to analyze the effects of eco-poverty alleviation policies on farmer household livelihood change in a karst area in China. The multivariate logistic, entropy weight, and Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution models were used to analyze the responses of 892 farmer households from eight villages in Guizhou Province, China. The results show that the Poverty Alleviation Resettlement Project (PARP) had the highest impact as it enables higher engagement of farmer households in non-agricultural activities, resulting in significant livelihood changes. Among the eco-poverty alleviation policies studied, changes in livelihoods of farmer households are highest from PARP, followed by the Ecological Forest Ranger Project (EFRP), Grain for Green Program (GGP), Forest Ecosystem Compensation Program (FECP), and Single Carbon Sink Program (SCSP). Specifically, GGP received the highest response from farmer households working out-of-province, whereas SCSP received the lowest. EFRP received the highest response from farmer households working in the village. Farmer households in different regions were found to respond differently to various eco-poverty alleviation policies, based on how specific policies can address their practical problems. It is also related to the delayed effects of these policies on their livelihoods. This study provides a theoretical basis for optimizing livelihood improvements for farmers at the regional level, which can aid in formulating strategies in the future to alleviate poverty and revitalize local rural communities.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».