Historical land policies influence contemporary landscape patterns in agropastoral landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Context Historical land use policies can have enduring impacts on contemporary patterns of land use. However, the role of legacy land use policies on contemporary patterns of land use has been understudied especially in agropastoral landscapes that support the livelihoods of millions of people globally. Objectives In this study, we investigated four distinct historical land policy trajectories in agropastoral landscapes in Narok County, southern Kenya, and how they have shaped spatial patterns of land use over more than four decades. Methods A spatially explicit historical land use policy map was used to guide comparisons of land change beginning with a landscape baseline (circa 1974) derived from historical aerial photographs as well as a time series of Landsat-derived maps (1990, 2000, 2010, 2018). Results Results showed that post-colonial land tenure policies differentially influenced the pace and patterns of land use transitions across the landscape. Collectively, private ownership was associated with large reductions of forest (− 96%) and rangelands (− 40%) due to the expansion of croplands (+ 60%), especially after 2010. In the initial years, forest and rangeland fragmentation coincided with areas under privatization policies, whereas group ranches tended to exhibit greater homogenization alongside the disappearance of small forest patches. In the recent years, private lands become increasingly homogeneous as cropland aggregate while group ranches become fragmented following cropland expansion. Conclusions The changes in spatial patterns affect livelihoods of agropastoralists, either by modifying habitat availability or movement that supports adaptive capacity during periods of stress. Because policy legacies continue to shape land use trajectories and patterns, the study suggests that integrating policy analysis into landscape ecological research is critical for interpreting contemporary landscape services.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».