The Efficiency of Motorcycle Use in Illegal Bushmeat Transportation in Western Serengeti, Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Bushmeat is an important source of protein, as well as economic income for communities in sub-Saharan Africa and Latin America. This study was conducted in north-western Serengeti, Tanzania, from July to September of 2019. Two villages were sampled for distance calculation: Kowak and Robanda. The snowballing technique was the sampling design adopted. Trained assistants identified at least one bushmeat vendor in each village to be interviewed, who was thereafter asked to identify another vendor known to him/her. The number of days spent delivering bushmeat packages to the illegal market (an average of 200 km) from the bushmeat source was 16.8 days when using donkeys, 6.8 days when using bicycles, and 2.0 days when using motorcycles. Motorcycles were 8.4 and 3.4 times more efficient than donkeys and bicycles, respectively. Bicycles were 2.5 times more efficient than donkeys. The mean weights of bushmeat packages delivered by donkeys were 188.4 kg and 109.0 kg when using bicycles. Motorcycles delivered 185.0 kg of bushmeat per trip. The mean weights carried by donkeys and motorcycles were 1.7 times higher than those of bicycles. The mean depletion rates of motorcycles were 92.5 kg of bushmeat per day for a distance of 200 km. Bicycles depleted 16.0 kg, while donkeys only depleted 11.2 kg per day to the market. The use of motorcycles in bushmeat transportation increased the efficiency in delivering illegal bushmeat to predetermined illegal markets, and thus resulted in a high depletion rate. Wildlife authorities should introduce patrol systems that include the control of motorcycles close to protected areas. There should be day and night checkpoints in various places, such as large bridges that cannot be avoided and along rural pathways.
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 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) | 0,000 | 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 ».