Illegal Wildlife Trade in Traditional Markets, on Instagram and Facebook: Raptors as a Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring illegal wildlife trade and how the modus operandi of traders changes over time is of vital importance to mitigate the negative effects this trade can have on wild populations. We focused on the trade of birds of prey in Indonesia (2016–2021) in bird markets (12 markets, 194 visits), on Instagram (19 seller profiles) and on Facebook (11 open groups). We link species prevalence and asking prices to body size, abundance and geographic range. Smaller species were more traded in bird markets and less so online. Abundance in trade is in part linked to their abundance in the wild. Asking prices (mean of USD 87) are positively correlated with size and negatively with their abundance in the wild. Authorities seize birds of prey according to their observed abundance in trade, but only 10% of seizures lead to successful prosecutions. The trade is in violation of national laws and the terms and conditions of the online platforms; the low prosecution rate with minimal fines shows a lack of recognition of the urgency of the threat that trade poses to already imperilled wildlife. The shift of trade from physical bird markets to the online marketplace necessitates a different strategy both for monitoring and enforcement.
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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) | 0,005 | 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 ».