Community-based natural resource management in Ghana: An analysis of the community resource management areas (CREMAs) impacts on rural livelihoods in Mole National Park
Notice bibliographique
Résumé
Community-Based Natural Resource Management (CBNRM) has gained widespread attention globally and is now regarded as participatory approach that balances resource management with the socio-economic wellbeing of local communities. In Ghana, Community Resource Management Areas (CREMA) has been instituted as a CBNRM model that seeks to promote sustainable management of wildlife resources outside protected areas by encouraging local community participation in resource management through the devolution of resource management rights. In Mole National Park, CREMA seeks to balance conservation with livelihoods of communities through the provision of alternative livelihood programs. This study aims to assess the impact of CREMA on livelihoods of communities around Mole National Park and the institutional factors that affect CREMA development and implementation. The study focused on analyzing livelihood impact and institutional barriers to accessing CREMA benefits using the Sustainable Livelihood Framework and Theory of Access. Based on survey data collected (n = 110), focus group discussions with communities (n = 5) and key informant interviews (n = 11), the study revealed that, participating in CREMA does not lead to improved livelihood outcomes. Specifically, there was no significant difference in the financial, human and physical capitals of CREMA communities and non-CREMA communities. However, there was a significant difference in the natural capital of non-CREMA members and CREMA members (p-value = 0.001) with non-members having higher natural capital indicating differences in resource access among the communities. The social capital of CREMA communities was slightly higher although the difference was not significant, and communities continued to rely on traditional livelihood strategies. These livelihood outcomes were mainly influenced by structural and relational mechanisms that shaped the ability of communities to access CREMA benefits. These results suggest the need for improved CREMA frameworks that adequately integrates livelihood concerns of participating communities into CREMA livelihood programs and creates an enabling environment for equal access to CREMA benefits
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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 | 0,002 |
| 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 ».