Impacts of hunting on tropical forests in Southeast Asia
Notice bibliographique
Résumé
Although deforestation and forest degradation have long been considered the most significant threats to tropical biodiversity, across Southeast Asia (Northeast India, Indochina, Sundaland, Philippines) substantial areas of natural habitat have few wild animals (>1 kg), bar a few hunting-tolerant species. To document hunting impacts on vertebrate populations regionally, we conducted an extensive literature review, including papers in local journals and reports of governmental and nongovernmental agencies. Evidence from multiple sites indicated animal populations declined precipitously across the region since approximately 1980, and many species are now extirpated from substantial portions of their former ranges. Hunting is by far the greatest immediate threat to the survival of most of the region's endangered vertebrates. Causes of recent overhunting include improved access to forests and markets, improved hunting technology, and escalating demand for wild meat, wildlife-derived medicinal products, and wild animals as pets. Although hunters often take common species, such as pigs or rats, for their own consumption, they take rarer species opportunistically and sell surplus meat and commercially valuable products. There is also widespread targeted hunting of high-value species. Consequently, as currently practiced, hunting cannot be considered sustainable anywhere in the region, and in most places enforcement of protected-area and protected-species legislation is weak. The international community's focus on cross-border trade fails to address overexploitation of wildlife because hunting and the sale of wild meat is largely a local issue and most of the harvest is consumed in villages, rural towns, and nearby cities. In addition to improved enforcement, efforts to engage hunters and manage wildlife populations through sustainable hunting practices are urgently needed. Unless there is a step change in efforts to reduce wildlife exploitation to sustainable levels, the region will likely lose most of its iconic species, and many others besides, within the next few years.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».