Snow leopard <i>Panthera uncia</i> predation on livestock and wild prey in a mountain valley in northern Nepal: implications for conservation management
Notice bibliographique
Résumé
The globally endangered snow leopard Panthera uncia is sparsely distributed throughout the rugged mountains in Asia. Its habit of preying on livestock poses a main challenge to management. In the remote Phu valley in northern Nepal, we obtained reliable information on livestock losses and estimated predator abundance and diet composition from DNA analysis and prey remains in scats. The annual diet consisted of 42% livestock. Among the wild prey, bharal (blue sheep/naur) Pseudois nayaur was by far the most common species (92%). Two independent abundance estimates suggested that there were six snow leopards in the valley during the course of our study. On average, each snow leopard killed about one livestock individual and two bharal per month. Predation loss of livestock estimated from prey remains in scats was 3.9%, which was in concordance with village records (4.0%). From a total count of bharal, the only large natural prey in the area and occurring at a density of 8.4 animals/km 2 or about half the density of livestock, snow leopards were estimated to harvest 15.1% of the population annually. This predation rate approaches the natural, inherent recruitment rate of this species; in Phu the proportion of kids was estimated at 18.4%. High livestock losses have created a hostile attitude against the snow leopard and mitigation measures are needed. Among innovative management schemes now being implemented throughout the species' range, compensation and insurance programmes coupled with other incentive measures are encouraged, rather than measures to reduce the snow leopard's access to livestock. In areas like the Phu valley, where the natural prey base consists mainly of one ungulate species that is already heavily preyed upon, the latter approach, if implemented, will lead to increased predation on this prey, which over time may suppress numbers of both prey and predator.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».