Will legal international rhino horn trade save wild rhino populations?
Notice bibliographique
Résumé
Wild vertebrate populations all over the globe are in decline, with poaching being the second-most-important cause. The high poaching rate of rhinoceros may drive these species into extinction within the coming decades. Some stakeholders argue to lift the ban on international rhino horn trade to potentially benefit rhino conservation, as current interventions appear to be insufficient. We reviewed scientific and grey literature to scrutinize the validity of reasoning behind the potential benefit of legal horn trade for wild rhino populations. We identified four mechanisms through which legal trade would impact wild rhino populations, of which only the increased revenue for rhino farmers could potentially benefit rhino conservation. Conversely, the global demand for rhino horn is likely to increase to a level that cannot be met solely by legal supply. Moreover, corruption is omnipresent in countries along the trade routes, which has the potential to negatively affect rhino conservation. Finally, programmes aimed at reducing rhino horn demand will be counteracted through trade legalization by removing the stigma on consuming rhino horn. Combining these insights and comparing them with criteria for sustainable wildlife farming, we conclude that legalizing rhino horn trade will likely negatively impact the remaining wild rhino populations. To preserve rhino species, we suggest to prioritize reducing corruption within rhino horn trade, increasing the rhino population within well-protected 'safe havens' and implementing educational programmes and law enforcement targeted at rhino horn consumers.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».