Golden Wildebeest Days: Fragmentation and Value in South Africa’s Wildlife Economy After Apartheid
Notice bibliographique
Résumé
There are renewed global efforts to make wildlife conservation the foundation for broad-based economic development. This article looks at these tendencies in the ‘Kruger to Canyons’ (K2C) biosphere region in South Africa, encompassing the Kruger National Park and adjacent settlement areas and reserves. Various forms of the wildlife economy have a long history in this region. However, it is increasingly posited as a preternatural means for creating jobs. We chronicle the growth of the wildlife economy from its apartheid heyday to the present, showing its fundamental dependence on the ecological and political fragmentation of space. More generally, these biopolitical divisions are part of a broad contestation of wildlife value, organised around changing regimes of protected area enclosure and the spacing of human and non-human life. Despite recent claims by the South African conservation industry that it is demolishing fences and increasing habitat connectivity, political territorialisation and ecological fragmentation continue to be important means of securing profit and reducing perceived risk. While the contradictions of this dynamic have now become acute through the emergence of the rhino-poaching crisis, the growth of that violent industry, we conclude, should not be seen as the negative inversion of a legal wildlife economy. Instead, both the legal and the illegal wildlife economies are manifestations of the same underlying problems: ill-conceived attempts at agrarian reform; the persistent influence of an older veterinary wildlife assemblage; the continued role of the rural poor as an enabling but unacknowledged buffer between development and wildlife.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».