Socio-economic Impact of Seasonal Wildfire on Forest and Wildlife Biodiversity in Ogun State
Notice bibliographique
Résumé
The paper examined Socio-economic impact of seasonal wildfire on biodiversity in Ogun State, especially in plantations and farmlands. Wildfire destroys ecosystems with loss of habitat and genetic resources. However, wildfire generally has historical record of its use as a tool by early man for clearing forest for agriculture to increase food production due to rising population. The forest is cleared and burnt despite providing array of goods and invaluable ecological services. The forest provides habitat for wildlife and once destroyed the fauna resources is equally destroyed. Consequently, if wildfire is prevented man stand to gain a lot from the conservation effort especially on genetic resources that will be protected within the forest. An evaluation of losses revealed that 70% of Nigeria's tree population are lost annually to forest fire with forest crop valued at over 19 million. Yet the sources of fires have not changed- natural and artificial. The artificial source resulting from human activities towards economic emancipation remained the major source of concern with rising population and increasing demand for food. Field experiments at Forestry research Institute of Nigeria showed that both early and late burning have effect on tree population with late burning having major effect on tree population. Late burning recorded 54% survival for trees, early burning 69.8% and protected plot recorded 73.8% survival. This indicates that wildfire should be prevented from all ecosystems and vegetation. Animal species however recorded highest number of 22 in farmland after using fire as a tool in land preparation with secondary regrowth recording the least population of 107. The effect of fire on plants and animals therefore underscore the need for prevention of wildfire and conservation to reduce ecosystem destruction, animal susceptibility to diseases, wildlife destruction and consequent genetic erosion of biodiversity in Ogun State. It is therefore recommended that policy statement must ensure enforcement and compliance with legislation on wildfire across the state.
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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 | 0,000 | 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 ».