Attitudes towards carnivores: the views of emerging commercial farmers in Namibia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The emerging commercial farmers in Namibia represent a new category of farmer that has entered the freehold farming sector since Namibia's independence in 1990. Several assessments of agricultural training needs have been carried out with these farmers but the issue of human–carnivore conflict has not yet been addressed. This study investigated one of the key components driving human–carnivore conflict, namely the attitudes of these farmers towards carnivores and how this affects the level of conflict and carnivore removal. We observed that the attitudes of these farmers are similar to farmers elsewhere. In general, farmers reported high levels of human–carnivore conflict. Many farmers perceived that they had a carnivore problem when sighting a carnivore or its tracks, even in the absence of verified carnivore depredation. Such sightings were a powerful incentive to prompt farmers to want to take action by removing carnivores, often believed to be the only way to resolve human–carnivore conflict. Nonetheless, our study showed that farmers who understood that carnivores play an ecological role had a more favourable attitude and were less likely to want all carnivores removed. We found that negative attitudes towards carnivores and loss of livestock, especially of small stock, predicted actual levels of human–carnivore conflict. Goat losses additionally predicted actual carnivore removals. We discuss the implications of our findings in relation to the activities of support structures for emerging commercial farmers in Namibia.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».