The Community Land Act and the subdivision of Kenya’s Maasailand’s remaining commons: implications for community conservation
Notice bibliographique
Résumé
The introduction of the Community Land Act (2016), heralded by Kenya’s National Land Policy under its 2010 Constitution, reignited debates around the formalisation of customary property rights, leading many Maasai group ranches to dissolve communal land into private, individualised parcels rather than register as community lands. This trend has often resulted in land enclosures and unsustainable resource use, threatening vital community-managed resources such as forests, grasslands, and wildlife. This study employs a qualitative comparative case study of two Maasai group ranches’ transition to private tenure in order to investigate local perceptions of the CLA and the factors motivating communities to move away from communal land holdings. It also examines how the two different approaches to land subdivision affect resource management and conservation outcomes. It draws from ethnographic fieldwork conducted in Oloirien (Narok County) and Olgulului/Ololarashi (Kajiado County), including semi-structured interviews, household questionnaires and participant observation, conducted between 2022 and 2023 among Maasai communities, as well as a review of secondary sources. The findings reveal that Olgulului/Ololarashi, which integrated demands for private property rights with communal access and management of the commons, was able to mitigate many unintended consequences of privatisation, such as path dependency and resource fragmentation. In contrast, Oloirien’s approach led to increased land enclosures and weakened collective management. This paper argues that, in an enclosure context, conservation initiatives that allow for the continuity of customary resource management and give people a tangible stake in projects are more likely to foster a collective sense of environmental responsibility and stewardship. These insights have broader relevance for land policy and conservation strategies across African rangelands.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».