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Enregistrement W4366771250 · doi:10.1111/aje.13151

<scp>Human‐wildlife</scp> conflicts in communities bordering a <scp>Savannah‐Fenced</scp> wildlife conservancy

2023· article· en· W4366771250 sur OpenAlexaff
Marc Dupuis‐Désormeaux, Timothy N. Kaaria, John Kinoti, Adrian L. D. Paul, Saibala Gilisho, Francis Kobia, Reagan Onyango, Geoffrey Chege, David Kimiti, Mary Mwololo, Zeke Davidson, Suzanne E. MacDonald

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Ecology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFencingWildlifeFence (mathematics)GeographyLivestockPopulationHabitatNational parkPastoralismAgroforestryEcologyBiologyForestryEngineeringArchaeologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We discuss various human‐wildlife conflicts (HWC) inherent within communities bordering a mid‐sized, semi‐porous wildlife conservancy in Kenya. HWC are a growing issue as human population expands into wildlife habitat to put people and wildlife in more frequent contact and compete for scarce resources. In 2018, we surveyed the crop‐raiding and livestock depredation experiences of 918 households from 10 separate villages and asked about the experiences of the villagers with HWC over the past 3 years. These communities are protected from wildlife with two different fence designs, a standard 12‐strand electrical fence, and an upgraded predator‐proof fence design. We found that between 70% and 91% of respondents had experienced some form of HWC including 39.5% who reported threats to their person from wildlife encroachments despite electrical perimeter fencing. HWC happened more often at night and during the dry seasons. The most common encroachments were from elephants, hyenas, leopards, and baboons. Community respondents rated that the upgraded predator‐proof fences performed better than the standard 12‐strand fences. However, even the predator‐proof design had issues with keeping monkeys from entering the communities and crop raiding. We discuss potential mitigation measures, including an improved predator‐proof fencing design that incorporates butterfly stingers that may offer better protection.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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