<i>Mimosa pigra</i> in eastern and southern Africa: Distribution and socio‐ecological impacts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The semiaquatic weed Mimosa pigra has negative impacts on biodiversity, fishing, crop and livestock production, and tourism in most places where it has been introduced, established and proliferated. Many of the ecological impacts are well known, but its impacts on rural livelihoods are less well documented, especially in Africa. We mapped the distribution of M. pigra in eastern and southern Africa, and then compared that with its potential distribution based on an ecoclimatic niche model. Household interviews were conducted to assess the impacts of this weed on local livelihoods. Mimosa pigra was found to be invasive in western Ethiopia, around the shores of Lake Victoria and Lake Tanganyika, and along the Tanzanian coastline, northern Malawi, parts of Mozambique and along the Kafue River and in the Barotse floodplain on the Zambezi River in Zambia. According to respondents living along the Kafue River floodplains in Zambia, it has a negative impact on biodiversity, wildlife, livestock, crop production, fishing and mobility. Dense stands prevented the movement of people and livestock, limiting access to croplands, grazing lands and fishing areas. Fish catches have been reduced and fishing equipment damaged. All respondents agreed that their livelihood options would be considerably enhanced if M. pigra was removed from the landscape. Based on its current and potential impact, we therefore recommend that an integrated management plan be developed and implemented, including the appropriate use of biological control agents to reduce the negative impacts of the weed.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».