Plant resource availability and harvesting pressure in Khardung La, Ladakh
Notice bibliographique
Résumé
Khardung La area (Ladakh, India) happens to be a hot spot for medicinal plant collection by locals and traditional healers but there is hardly any published information on the diversity and abundance of plants from this area. Such an information is a pre-requisite for conservation planning and future reference. We conducted detailed field surveys in and around Khardung La region to know the medicinal plant diversity and current levels of extraction by the local people and herbal healers. Information on vegetation parameters were collected across various habitats (land forms). Group discussions, informal meetings and questionnaire surveys were conducted with the plant collectors to assess the status of collection. Community structure of plants was assessed using standard vegetation sampling method. The study reveals that the area harbors more than 40 medicinal plants species and receives a large number of plant collectors each year. Collection is done mainly for personal use. However, commercial extraction was also evident. The collection method used by locals was destructive which might cause loss of diversity. Fifteen species had very low frequency due to their habitat specificity while 8 of them had very rare occurrence. Indicator Species Analysis (ISA) resulted in 4 communities in different habitats. Current methods and levels of harvesting pressure on various species around this area suggests that many species would soon become extremely rare. Hence, there is a need to generate awareness among the local stakeholders and encourage them to come up with sustainable harvesting practices and self-regulated collection regime so that commercial extraction is minimized.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».