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Enregistrement W2911878169 · doi:10.4103/cs.cs_16_132

Well-Being Impacts of Human-Elephant Conflict in Khumaga, Botswana: Exploring Visible and Hidden Dimensions

2017· article· en· W2911878169 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

RevueConservation and Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of GuelphQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivelihoodContext (archaeology)African elephantGeographySocioeconomicsHuman–wildlife conflictFeelingEnvironmental resource managementAgricultureSociologyEcologySocial psychologyPsychologyWildlifeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High densities of wild African savannah elephants ( Loxodonta africana ) combined with widespread human land-use have increased human-elephant conflict in northern Botswana. Visible impacts (e.g. crop/property damage, injury/fatality) of elephants on human well-being are well documented in scholarly literature while hidden impacts (e.g. emotional stress, restricted mobility) are less so. This research uses qualitative methods to explore human experiences with elephants and perceived impacts of elephants on human well-being. Findings reveal participants are concerned about food insecurity and associated visible impacts of elephant crop raids. Findings also reveal participants are concerned about reduced safety and restricted mobility as hidden impacts threatening livelihoods and everyday life. Both visible and hidden impacts of elephants contribute to people's negative feelings towards elephants, as does the broader political context. This research emphasises the importance of investigating both visible and hidden impacts of elephants on human well-being to foster holistic understanding of human-elephant conflict scenarios and to inform future mitigation strategies.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,235 · 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