Socio-ecological factors shape the distribution of a cultural keystone species (bearded pig, Sus barbatus) in Malaysian Borneo
Notice bibliographique
Résumé
Biophysical and socio-cultural factors have jointly shaped the distribution of global biodiversity, yet relatively few studies have quantitatively assessed the influence of social and ecological landscapes on wildlife distributions. We sought to determine whether social and ecological covariates shape the distribution of a cultural keystone species, the bearded pig (Sus barbatus). Drawing on a dataset of 295 total camera trap locations and 25,755 trap days across 18 field sites and three years in Sabah and Sarawak, Malaysian Borneo, we fitted occupancy models incorporating socio-cultural covariates and environmental covariates hypothesized to be associated with bearded pig occupancy. We found that all competitive occupancy models included both socio-cultural covariates and ecological covariates. Moreover, we found quantitative evidence supporting Indigenous pig hunting rights: high levels of Indigenous pig-hunting groups were positively associated with pig occupancy in low-accessibility areas, and medium and low levels of Indigenous pig-hunting groups were positively associated with pig occupancy in high-accessibility areas. These results suggest that bearded pig populations in Malaysian Borneo should be managed with context-specific strategies, promoting Indigenous pig hunting rights. We also provide important baseline information on bearded pig occupancy levels prior to the 2020-2021 outbreak of African Swine Fever (ASF), which caused social and ecological concerns after mass dieoffs of bearded pigs in Borneo.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».