Ecological and economic analysis of poaching of the greater one‐horned rhinoceros (Rhinoceros unicornis) in Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Nepal's greater one-horned rhinoceros (Rhinoceros unicornis) faces serious threats from poaching. Poaching of these rhinos is a complex problem, influenced by such diverse factors as the price of rhino horn on the international market, local socioeconomic factors, and the population dynamics of the species. Few studies have attempted to address this complexity. In this study, we model the poaching and population dynamics of the one-horned rhinoceros within an integrated framework of ecological, socioeconomic, political, and legal dimensions. The poaching model for rhinos in Royal Chitwan National Park (RCNP) in Nepal is combined with the population model for the species within a simulation framework and explored under various alternative policy scenarios with differing external socioeconomic and political conditions as well as internal policy response. We predict that, under the current (2003-2005) rhino conservation strategy, poaching would continue to be a major threat to the rhino population in RCNP. Furthermore, the internal policy response must begin to consider external factors such as socioeconomic conditions within the park buffer zone to be more effective in the long run. Finally, we find that, for long-run control, antipoaching policies should be directed at increasing the opportunity costs of poaching by creating better alternative economic opportunities, and at antipoaching enforcement.
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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) | 0,001 | 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 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 ».