Assessing long-term conservation impacts on adaptive capacity in a flagship community-based natural resources management area in Botswana
Notice bibliographique
Résumé
Over the past three decades community-based natural resources management (CBNRM) has sought to address the concurrent needs of economic development and ecological protection at the local level, but there is often strong divergence between development and conservation interests and successes. In particular, CBNRM has not always led to expected socioeconomic outcomes, while information of its impact on human well-being at household level is sparse. In Botswana, most communities do not disburse benefits from CBNRM ventures to households. This leads to an inherent scale mismatch that arises because the costs of living with wildlife are felt at the household level, while the benefits are paid out at the community or village level. We use longitudinal data from two household surveys conducted 22 years apart to assess if benefits from the Botswana model of CBNRM have increased household-level adaptive capacity for those living with wildlife. We take a livelihoods capital approach to develop indicators of adaptive capacity and measure how livelihood diversity, inequality, and adaptive capacity have changed in five communities in northern Botswana between 1995 and 2017. Our analyses confirm the findings of qualitative reviews and suggest that CBNRM is under-performing in its contribution to improved household-level adaptive capacity. CBNRM cannot be said to benefit communities if the majority of community members do not experience increased well-being. We therefore recommend restructuring the governance models of CBNRM and other community conservation approaches to ensure that benefits are more directly targeted to actively participating households.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».