MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3126330842 · doi:10.1080/11956860.2021.1872264

Improper garbage management attracts vertebrates in a Thai national park

2021· article· en· W3126330842 sur OpenAlexvenueno aff
Jiraporn Teampanpong

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWildlifeCrepuscularForagingThreatened speciesNational parkGarbageGeographyAbundance (ecology)EcologyWildlife managementBiologyNocturnalHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research presents the issue of wildlife access to garbage at dumpsites and suggests appropriate management in Kaeng Krachan National Park in Thailand. I set camera traps at three dumpsites from May 2018 to January 2019 (601 trap nights). I detected 38 wild species and three domesticated species. There were five, 20, and 13 species of reptiles, birds, and mammals, respectively, including the globally vulnerable Malayan sun bear (Helarctos malayanus) and long-tailed macaque (Macaca fascicularis). The most prevalent species were diurnal, followed by nocturnal and then crepuscular. Nine species fed on food waste. Highly abundant species visited the dumpsites more frequently than did less abundant ones. Food waste quantities were correlated with the number of tourists, the species number, total individual animals, and species abundance. The likelihood of animals using dumpsites was dependent on the time of day, the location, the tourist season, and the group of animals. Feeding at dumpsites may change the ecological roles and foraging behaviour of wildlife, which leads to increasing populations and human-wildlife conflict. Proper management is required so that increasing waste from tourism will not negatively affect threatened species.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,209 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcoscienceMême sujetWildlife Ecology and ConservationTravaux en français237 207