Bearing all Down Under: the role of Australasian countries in the illegal bear trade
Notice bibliographique
Résumé
Context Illegal wildlife trade (IWT) is a leading concern for conservation and biosecurity agencies globally, and involves multiple source, transit, and destination countries smuggling species on a transnational scale. The contribution of non-range countries for driving demand in IWT is often overlooked. Aims We analysed the dynamics (source, type and quantity) of bear seizures in Australia and New Zealand to gain a deeper understanding of the IWT, and to raise awareness among enforcement agencies for mitigating the international smuggling of bear parts and derivatives, and reducing the global threat to bears from illegal exploitation. Methods We collated biosecurity and conservation enforcement agency records of CITES seizures from Australia and New Zealand. All of the seizures were declared for ‘personal use’. Key results We report on 781 seizures of bear parts and derivatives in Australia and New Zealand from 33 countries over the past decade. The majority of seizures were medicinal (gall bladder and bile) products, but also included a range of body parts, hunting trophies and meat. China was the source of the greatest number of seizures, however, 32 additional source and transit countries/territories (from Asia, Europe, Americas, Middle East and Africa) were also involved in the seizures of bear parts and their derivatives. Conclusions The widespread trade of bears is an example of the far-reaching consequences commercial use can have on threatened species. Australia and New Zealand have no native bear species, and yet are frequently involved in wildlife seizures, and illegal bear trade continues to be an enforcement issue. Implications IWT has a detrimental impact on the conservation of bears. Conservation research in non-range countries needs to be conducted to determine the demand and threats from IWT, and to increase collaborative strategies to counter transnational smuggling.
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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 ».