MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4293239371 · doi:10.5539/enrr.v12n1p16

Interactions between Habitats of Asian Elephants and Socioeconomic Factors in the Teknaf Wildlife Sanctuary (TWS), Bangladesh

2022· article· en· W4293239371 sur OpenAlexvenueno aff
Amir Hossen, Eivin Røskaft

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Natural Resources Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyHectareWildlifeAgroforestrySocioeconomic statusSocioeconomicsAfforestationHabitatResource (disambiguation)ForestryAgricultureEnvironmental protectionEcologyBiologyPopulationArchaeologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,258 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironment and Natural Resources ResearchMême sujetWildlife Ecology and ConservationTravaux en français237 207