An Emerging Issue of Human-Leopard Conflict in the Human-Dominated Landscape of Mid-Hills: A Case Study from Tanahun District of Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Information on the spatial and temporal patterns of losses caused by leopard (Panthera pardus) in terms of human attacks and livestock depredation in the human-dominated landscape of the mid-hills of Nepal is essential in formulating and implementing effective mitigation measures. This study aimed to assess the spatial and temporal patterns of leopard attacks on humans and livestock and the economic losses incurred by livestock depredation between 2015 and 2019 in the Bhanu municipality of Tanahun District. We adopted a household survey (N = 110), key informant (N = 10), and focus group discussion (N = 4) for this study. We purposively chose two conflict wards: 2 and 4, based on the severity of the attacks by the leopard. Within each ward, we selected the households randomly and conducted a semistructured questionnaire survey in September 2020. A total of 8 incidents of human attacks and 142 incidents of livestock depredation were recorded, with six human casualties in ward 2 and 1.45 incidents of livestock depredation per household in ward 4. The maximum attack was observed during 2019 both on humans (n = 6) and livestock (n = 67). Leopards mostly attacked children below 9 years, living within 200 m of the nearest forest edge, with the highest attack during the autumn months (62.5%). During the five years, leopard killed goats that represent 83.1% of total livestock loss categories. A significant difference was found in the frequency of attacks on livestock over the years (χ2 = 87.60, df = 4, and <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <a:mi>P</a:mi> <a:mo>≤</a:mo> <a:mn>0.01</a:mn> </a:math> ), months (χ2 = 16.53, df = 11, and <c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <c:mi>P</c:mi> <c:mo>=</c:mo> <c:mn>0.12</c:mn> </c:math> ), and time of day (χ2 = 48.47, df = 3, and <e:math xmlns:e="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <e:mi>P</e:mi> <e:mo>≤</e:mo> <e:mn>0.001</e:mn> </e:math> ) with the highest attack during the year 2019 (47.18%), July (14.08%), and daytime (42.96%), respectively. Households living nearer to the forest edge (<200 m) lost more livestock (72.54%). The monetary value of a total of 8142 USD (74 USD per household) was lost due to livestock depredation, with major monetary loss at a distance >400 m from the forest edge. We suggest adopting mitigation measures like predator-proof livestock corals while stall feeding and strengthening conscientious livestock herding practices during grazing, encouraging livestock insurance schemes, educating local communities about leopard behavior, caring for and protecting children intensively in the leopard attack sites, improving the prey base in the wild, and timely management of man-eater leopard to reduce the conflict in the study area and the country.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».