Interactions between Habitats of Asian Elephants and Socioeconomic Factors in the Teknaf Wildlife Sanctuary (TWS), Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
We conducted a one-year study in TWS, Bangladesh, to test socioeconomic-related impacts on the sanctuary caused by three performers marked as forest-endorsed settlers, illegal settlers, and forest-nearest villagers. The performer’s activities were marked as cattle ranching, gardening, paddy cultivation, vegetable growing, betel-leaf growing, and forest resource collection. These factors had a marked impact on the elephant’s use of fodder species, water bodies, feeding trails and resting places, as well as soil types. We revealed that 8% of the intruders were engaged in cattle ranching, 17% in gardening, 32% in paddy cultivation, 25% in vegetable growing, 6% in betel-leaf growing and 12% were forest resource collectors. These numbers were taken out of a recorded total of 26,937 incidences of forest intrusions, including forest endorse settlers (4%), illegal settlers (35%) and nearest forest villagers (61%). The disturbance rate differed statistically significantly across 6 study sites on the east coast and 4 study sites on the west coast in response to socioeconomic-related activities. Almost 2827 hectares of forestland was replaced by paddy cultivation (575 ha), vegetable growing (529 ha), betel-leaf growing (480 ha), gardening (448 ha), and illegal settlement (795 ha). Thus, a total of 11615 hectares of the sanctuary was permanently damaged, posing challenges to elephant survival.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».