Notice bibliographique
Résumé
In a developing state, such as Zanzibar, registration of lands is not a laid-back method for the government to completely finance. Different approaches have been introduced and undertaken by the government of Zanzibar to fully reap the benefits of land registration. These however remain a myth, as what was expected from registering at least half of Zanzibar has not yielded the exact outcome. The government initiatives consist of enacting proper legislation, reforming the land policy, introducing national agendas and receiving foreign financial contribution. Based on the policies, laws and literatures, this study assessed the most appropriate framework upon which lands can be registered reliably and speedily. The qualitative data analysis method was applied, as this was purely traditional doctrinal legal research. This study used a case study design and specifically focused on the appraisal of the land registration records in Zanzibar. The targeted population for the interviews was the employees under the Commission for Lands responsible for land adjudication and registration. From the population of 195, a total of 27 officers were purposively sampled, nine of which were officers on land adjudication and the remaining 18 were on land registration. Qualitative data was analysed by narrative analysis, which seeks to understand the experiences and perspectives. The findings of the study are presented in narrative and descriptive reporting form. The results showed that the reality on the ground remains to be alarming as less than 10% of the land has currently been registered. The results further showed that the Office of the Registrar of Lands has no leading role in land registration, lack of institutional support, non-applicability of physical planning standards prior to registration, expensive land survey methods, limited application of electronic facilities, human resources and financial capacity. In order to reach the objective of the government on registering all lands of Zanzibar, this study recommends improvement of the Office of the Registrar of Lands, integrating planning standards, choosing cheaper demarcation costs and most importantly introducing electronic land registration system.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».