Analysis of Poaching Activities in Kainji Lake National Park of Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of poaching activities in Kanji Lake National Park (KLNP) of Nigeria was conducted with the aim of investigating the forms and trend of encroachment experienced in the premier protected area, and to determine the locations where poaching occur. Data for the study were collected using two sets of structured questionnaires and secondary data obtained from administrative records. A set of structured questionnaires was administered randomly to 30% of households in ten selected communities close to the park. The second set of questionnaires was administered to 30% of the staff in park protection section of KLNP. In all 403 households and 53 staff members were sampled. Data on poaching arrest were obtained from administrative records. Data collected were analysed using descriptive statistics in form of frequencies of count, percentages, graphs, bar chart and pie chart. Grazing of livestock and hunting were the form of encroachment most arrested in the park between 2001 and 2009. Poachers were most attracted in the park by Animals (92.06%), fuel wood (82.13%), Herbs (73.95%), and Fish (73.95%). Between 1995 and 2009 KLNP recorded the highest arrest (372) of poachers in 1999. Increase in the number of staff of KLNP had no significant effect in the number of poachers arrested within this period. Oli and Ibbi were respectively ranked first (69.98%) and second (45.91%) by household respondents as major areas of poaching. About 52.11% of households are optimistic that poaching can be stopped while 39.5% perceived that it can only be minimized. However, 39.15% of household respondents suggested creation of employment opportunities for households as a strategy that can stop poaching in KLNP.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».