Human–elephant conflict mitigation as a public good: what determines fence maintenance?
Notice bibliographique
Résumé
Negative interactions between humans and elephants are known to have serious consequences, resulting in loss of life and deterioration in the quality of life for both species. Reducing human–elephant conflicts (HEC) is essential for elephant conservation as well as social justice. Non-lethal electric fences placed around villages or communities are a widely used intervention to mitigate HEC. Such barriers act as non-excludable and non-subtractable resources—i.e., public goods—that must be maintained collectively by beneficiaries or the State. Despite being fairly effective when well maintained, most such fences in northeast India are poorly maintained. This leads to our central question: why are some fences well maintained and others poorly maintained? We studied 19 such fences using qualitative comparative analysis, Ostrom's social-ecological systems framework, and a grounded theory approach, incorporating qualitative social science tools. We found that, contrary to our hypothesis, the functionality of fences cannot be predicted based on the design of the fence, whether or not the community made cash payments, or ethnic homogeneity or leadership in the village. Instead, we found there are three potential pathways of maintenance: (1) a community maintainer, (2) the community self-organizes, and (3) the Forest Department. Maintenance occurs when there is a congruence between perceived costs and benefits for the entity responsible for fence maintenance. These costs and benefits are diverse, including not just material benefits but intangibles like goodwill, sense of safety, social standing, and a feeling of fairness. We highlight these factors and provide recommendations for practitioners and policy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».