Forest Incomes after Uganda's Forest Sector: Are the Rural Poor Gaining?
Notice bibliographique
Résumé
"Forest sector governance reform is frequently promoted as a policy tool for achieving favorable livelihood outcomes in the low income tropics. However, there is a dearth of empirical evidence to support this claim, particularly at the household level. Drawing on the case of a major forest sector governance reform implemented in Uganda in 2003, this study seeks to fill that gap. The research employs a quasi-experimental research design utilizing pre and post reform income portfolio data for a large sample of households surrounding three major forests in western Uganda; a control group is included in the design. \n \n"On private forest land overseen by the decentralized District Forestry Service there has been no significant change in average annual household income from forests, and the share of total income from forests has only slightly increased. For households living adjacent to Budongo Central Forest Reserve, overseen by the parastatal National Forestry Authority, there have been significant gains in average annual household income from forests, as well as the share of total income from forests. However, increases are limited to households in the highest income quartile and are primarily attributed to the sale of illegally harvest timber. The findings from this study challenge the view that governance reforms result in favorable livelihood outcomes for the poorest. Policy makers should carefully consider the incentives facing both forestry officials and local resource users with particular attention to increasing awareness of the value of trees and forests, and facilitating legal opportunities for rural smallholders across all income categories to sustainably engage in forest product harvesting and value addition."
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».