Use of Market Data to Assess Bushmeat Hunting Sustainability in Equatorial Guinea
Notice bibliographique
Résumé
Finding an adequate measure of hunting sustainability for tropical forests has proved difficult. Many researchers have used urban bushmeat market surveys as indicators of hunting volumes and composition, but no analysis has been done of the reliability of market data in reflecting village offtake. We used data from urban markets and the villages that supply these markets to examine changes in the volume and composition of traded bushmeat between the village and the market (trade filters) in Equatorial Guinea. We collected data with market surveys and hunter offtake diaries. The trade filters varied depending on village remoteness and the monopoly power of traders. In a village with limited market access, species that maximized trader profits were most likely to be traded. In a village with greater market access, species for which hunters gained the greatest income per carcass were more likely to be traded. The probability of particular species being sold to market also depended on the capture method and season. Larger, more vulnerable species were more likely to be supplied from less-accessible catchments, whereas there was no effect of forest cover or human population density on probability of being sold. This suggests that the composition of bushmeat offtake in an area may be driven more by urban demand than the geographic characteristics of that area. In one market, traders may have reached the limit of their geographical exploitation range, and hunting pressure within that range may be increasing. Our results demonstrate that it is possible to model the trade filters that bias market data, which opens the way to developing more robust market-based sustainability indices for the bushmeat trade.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».