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RESEARCH AND MANAGEMENT VIEWPOINT: WHY COMPENSATING WILDLIFE DAMAGES MAY BE BAD FOR CONSERVATION

2005· article· en· W2201761680 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWildlifeDamagesSubsidyNatural resource economicsWildlife conservationHuman–wildlife conflictIncentiveBusinessPopulationAgricultureWildlife managementLivestockEnvironmental resource managementGeographyEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an effort to attenuate human–wildlife conflict and promote conservation of charismatic megafauna, compensation programs for wildlife damages have been implemented in many countries. Compensating pastoralists and farmers for damage caused by wildlife reduces hunting pressure on wild animal populations. However, it can also lead to a decrease in efforts to prevent damage and exacerbate conflicts with wildlife. Furthermore, compensation programs increase the return to agriculture and can therefore be viewed as a subsidy toward crop and livestock production. Such subsidies can trigger agricultural expansion (and habitat conversion), an inflow of agriculture producers, and intensification of agricultural production. Each of these impacts is shown to have potentially adverse effects on the wildlife population that compensation intends to favor. In some circumstances, the net effect on the wildlife stock could be negative. This calls for a careful assessment of local ecological and economic conditions before compensation is implemented. Incentive mechanisms that are directly tied to conservation outcomes (e.g., payments to locals based on the size of the wildlife population) should be considered instead of compensation programs.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil0,682

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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)0,0000,000

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,125 · 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