Characteristics of Human-Wildlife Conflicts in Kenya: Examples of Tsavo and Maasai Mara Regions
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Notice bibliographique
Résumé
Human-wildlife conflict (HWC) is a widespread and persistent challenge to conservation. However, relatively few studies have thus far examined long-term monitoring data to quantify how the type, and severity of HWC varies across species, seasons, years and ecosystems. Here, we examine human-wildlife conflicts in Tsavo and Maasai Mara, two premier wildlife conservation areas in Kenya. Using Kenya Wildlife Service (KWS) data (2001-2016), we show that both the type and severity of conflicts vary among species such that the African elephant (Loxodonta africana), is the leading conflict species in both the Tsavo (64.3%, n= 30664) and Mara (47.0%, n=12487) ecosystems. The next four most notorious conflict animals, in decreasing order, are nonhuman primates (Tsavo 11.4%, n=3502; Mara 11.8%, n=1473), African buffalo (Syncerus caffer, Tsavo 5.5%, n=1676; Mara 11.3%, n=1410), lion (Panthera leo,Tsavo 3.6%, n=1107; Mara 3.3%, n=416) and spotted hyena (Crocuta crocuta, Tsavo 2.4%, n=744; Mara 5.8%, n=729). We group the observed conflict incidences (n= 43,151) into four major conflict types, including crop raiding, the most common conflict type, followed by human and livestock attacks and property damage. The severity of conflicts also varies markedly seasonally and inter-annually. Crop raiding peaks in May-July, during and at the end of the wet season when crops are maturing but is lowest in November during the late dry season and beginning of the early rains. Attacks on humans and livestock increased more than other conflict types in both Tsavo (from 2001) and Mara (from 2013). Relatively fewer people in Mara (7.2%, n=901) than in Tsavo (38.2%, n = 11714) felt threatened by wildlife, suggesting that the Maasai people are more tolerant of wildlife. Minimizing HWC is tightly linked to successfully resolving the broader conservation challenges, including enhancing ecosystem connectivity, community engagement and conservation benefits to communities.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 découle