Measuring the impact of an entertainment‐education intervention to reduce demand for bushmeat
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The trade and consumption of bushmeat are a major threat to biodiversity across the tropics. Conservationists have traditionally advocated for stricter regulation and enforcement as a way to control these practices, with less attention given to consumers and the management of the demand. Yet, it is clear that without adequately tackling demand, it is impossible to effectively curb the bushmeat trade. In this paper, we describe an intervention to reduce demand for bushmeat in northern Tanzania. The intervention was centered around the 1‐h radio show My Wildlife – My Community which included 15‐min episodes of the radio drama Temboni . Each episode of the radio drama was accompanied by a 45‐min interactive call‐in show featuring interviews with experts and local information about available community resources. We evaluated this intervention using a Before‐After‐Control‐Impact framework based on longitudinal data from 168 respondents. To account for the fact that respondents volunteered to be exposed to the intervention, in this case the radio show, we used a matching algorithm together with regression to ensure that we could build a credible counterfactual group. Our analysis did not uncover any differences in outcomes between the treatment and control groups, and thus no evidence of the intervention achieving its initial goals. One potential causal mechanism that could have led to this outcome is the low audience penetration rate. Fewer than 40% of respondents listened to the show and among those who did, only about 20% listened to five of more episodes. This research highlights the challenges of implementing and evaluating interventions delivered through mass media in developing countries, and the importance of reporting on interventions even when there is no evidence that they achieved their initial goals. Only through robust evaluation of behavior change interventions and the sharing of lessons learned can conservationists successfully tackle complex issues such as the bushmeat trade.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».