Economics of conservation law enforcement by rangers across Asia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biodiversity targets, under the Kunming‐Montreal Global Biodiversity Framework, prioritize both conservation area and their effectiveness. The effective management of protected areas (PAs) depends greatly on law enforcement resources, which is often tasked to rangers. We addressed economic aspects of law enforcement by rangers working in terrestrial landscapes across Asia. Accordingly, we used ranger numbers and payment rates to derive continental‐scale estimates. Ranger density has decreased by 2.4‐fold since the 1990s, increasing the median from 10.9 to 26.4 km 2 of PAs per ranger. Rangers were generally paid more than the minimum wage (median ratio = 1.9) and the typical salaries in agriculture, forestry, and fishing sector (median ratio = 1.2). Annual spending on ranger salaries varied widely among countries, with a median of annual US71 km −2 of PA. Nearly 208,000 rangers patrolling Asian PAs provide an invaluable opportunity to develop ranger‐based monitoring plans for evaluating the conservation performance. As decision‐makers frequently seek an optimum number of law enforcement staff, our study provides a continental baseline median of 46.3 km 2 PA per ranger. Our findings also provide a baseline for countries to improve their ranger‐based law enforcement which is critical for their Kunming‐Montreal Global Biodiversity Framework targets.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».