Women's rights to land in Tanzania: Does village land use planning strengthen women's land rights?
Notice bibliographique
Résumé
Based on a scoping review of the literature, we examine whether village land use planning (VLUP) in Tanzania strengthens women's land rights, as measured by women owning Customary Certificates of Right of Occupancy (CCROs) as individuals, or jointly. The review highlights significant variations in the outcomes of VLUP processes for women. While some projects show high levels of CCROs ownership by women, in many cases there are obstacles to them claiming their rights and receiving the document. Key challenges include limited participation of women in VLUP processes, limited female representation in village institutions, the costs of CCRO applications, patriarchal norms, and household power dynamics. Some civil society organizations have improved women's participation in VLUPs, and developing village bylaws has proven effective in reducing gender disparities in land ownership and improving women's representation. Despite these initiatives, challenges remain, such as women's reluctance to increase their already significant labour burden with unpaid voluntary positions, and social norms limiting their participation in meetings. External organizations have also introduced cellphone-based applications or remote sensing data to facilitate the collection of data and resolution of disputes. However, these technological solutions require supportive training and a favorable socio-cultural environment to be effective. We conclude that while VLUP processes have potential for securing women's land rights, in many cases men may benefit at the expense of women, unless significant investment is made in ensuring gender equity. The marginalization of pastoralist communities and ethnic minorities in VLUP may also need attention in some cases. The government of Tanzania is encouraged to collect data on women's land rights to report on progress towards SDG goal 5a and ensure women's economic empowerment through land rights.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».