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Enregistrement W2170530388 · doi:10.1371/journal.pone.0059469

Devastating Decline of Forest Elephants in Central Africa

2013· article· en· W2170530388 sur OpenAlexaff
Fiona Maisels, Samantha Strindberg, Stephen Blake, George Wittemyer, John Hart, Elizabeth A. Williamson, Rostand Aba’a, Gaspard Abitsi, Ruffin Ambahe, Fidèl Amsini, Parfait C. Bakabana, Thurston C. Hicks, Rosine E. Bayogo, Martha Bechem, René Beyers, Anicet N. Bezangoye, Patrick Boundja, Nicolas Bout, Marc Ella Akou, Lambert Bene Bene, Bernard Fosso, Elizabeth Greengrass, Falk Grossmann, Clement Ikamba-Nkulu, Omari Ilambu, Bila‐Isia Inogwabini, Fortuné C. Iyenguet, Franck Kiminou, Max Kokangoye, Deo Kujirakwinja, Stéphanie Latour, Innocent Liengola, Quevain Mackaya, Jacob Madidi, Bola Madzoké, Calixte Makoumbou, Guy-Aimé F. Malanda, Richard Malonga, Olivier Mbani, Valentin A. Mbendzo, Edgar Ambassa, Albert Ekinde, Yves Mihindou, Bethan J. Morgan, Prosper Motsaba, Gabin Moukala, Anselme Mounguengui, Brice S. Mowawa, Christian Ndzai, Stuart Nixon, Pele Nkumu, Fabian Nzolani, Lilian Pintea, Andrew J. Plumptre, Hugo Rainey, Bruno Bokoto de Semboli, Adeline Serckx, Emma J. Stokes, Andrea K. Turkalo, Hilde Vanleeuwe, Ashley Vosper, Ymke Warren

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesZoologische Gesellschaft FrankfurtU.S. Fish and Wildlife ServiceEuropean CommissionArcus FoundationUnited States Agency for International DevelopmentWildlife Conservation SocietyJohn D. and Catherine T. MacArthur FoundationFonds De La Recherche Scientifique - FNRSUniversiteit van AmsterdamColumbus Zoo and AquariumStichting Lucie BurgersFauna and Flora InternationalBeneficia FoundationWorld Wildlife Fund
Mots-clésPoachingGeographyRange (aeronautics)PopulationBushmeatWildlifeHabitatPopulation densitySocioeconomicsEcologyPopulation sizeAgroforestryDemographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

African forest elephants- taxonomically and functionally unique-are being poached at accelerating rates, but we lack range-wide information on the repercussions. Analysis of the largest survey dataset ever assembled for forest elephants (80 foot-surveys; covering 13,000 km; 91,600 person-days of fieldwork) revealed that population size declined by ca. 62% between 2002-2011, and the taxon lost 30% of its geographical range. The population is now less than 10% of its potential size, occupying less than 25% of its potential range. High human population density, hunting intensity, absence of law enforcement, poor governance, and proximity to expanding infrastructure are the strongest predictors of decline. To save the remaining African forest elephants, illegal poaching for ivory and encroachment into core elephant habitat must be stopped. In addition, the international demand for ivory, which fuels illegal trade, must be dramatically reduced.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,172 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations348
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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