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Enregistrement W4294252978 · doi:10.1017/s1742170522000229

What are farmers' perceptions about farmland landbirds? A Galapagos Islands perspective

2022· article· en· W4294252978 sur OpenAlexaff
Ilke Geladi, Pierre‐Yves Henry, Paulina Couenberg, Rick Welsh, Birgit Feßl

Notice bibliographique

RevueRenewable Agriculture and Food Systems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesGalapagos Conservancy
Mots-clésBiodiversityAgricultureLivestockGeographyAgroforestryEcologyBiologyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Conservation practices in agricultural landscapes can greatly mitigate biodiversity loss. However, agricultural landscapes are embedded in complex, social-ecological systems and therefore require a strong social-ecological approach for effective conservation measures. The Galapagos Islands are globally recognized for their high levels of biodiversity. Nevertheless, in recent years, Galapagos landbirds have suffered rapid declines, specifically in the agricultural zone. Our study is the first to examine the farmers’ perception of landbirds in the agricultural zone of Santa Cruz, Galapagos Islands. We conducted semi-structured interviews with 38 farmers to characterize the relationship between farmers and landbirds including how landbirds affect farmers and farmers’ perceptions of landbirds. The interviewed farmers managed a diverse array of farm types including coffee in agroforestry settings (23.7%), small-scale fruit and vegetable (60.5%) and livestock production (15.8%). We found that 86.9% of farmers had a positive or neutral perception of birds despite 52.6% of farmers finding finches bothersome. The most common techniques farmers employed to deter birds were putting out food and water, using nets to protect seedbeds and crops and using protective tubes around young plants. Our results suggest a positive potential for future conservation work targeted on farmland biodiversity. Future conservation projects should also address disservices and the mitigation of crop raiding by landbirds, the uninformed use of pesticides and other pest issues such as ants and rats.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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