Human engagement and great ape conservation in Africa
Notice bibliographique
Résumé
Despite large investments of funding into great ape conservation in Africa, wild populations of gorillas (Gorilla ssp), chimpanzees (Pan troglodytes ssp) and bonobos (Pan paniscus) continue to decline. Causes for this decline fall into three broad categories: habitat loss, illegal hunting, and disease. Contributing factors to all of these causes are linked to pressure from the expanding human population competing for forest resources. We have moved beyond the time of debating the pros and cons of including human engagement activities in conservation. If humans are part of the problem, they must also be part of the solution. To move our understanding of which human engagement activities are effective, what methodologies are being used and best practices for setting up a successful framework, we interviewed practitioners representing 53 projects working in great ape habitat in Africa. The interviewees represented almost 900 years of experience with African great ape conservation. We found that all practitioners agreed that for conservation to succeed, projects must engage with humans utilizing resources from great ape habitats. However, evaluation of such work was elusive. Projects that employed at least one person designated as an educator were more likely to have structured programs, regular engagement activities, and to evaluate their work. To date, little information on the success or failure of the activities has been published, thus perpetuating the problem of relying on personal experience rather than evidence when developing new engagement programs. Additionally, linking human engagement activities to biological impact remains a challenge. The results presented in this paper demonstrate the importance placed on human engagement activities to effectively conserve great apes in Africa while at the same time identifies gaps in our understanding on the link between such activities and project success.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».