Fluid hunter motivation in Central Africa: Effects on behaviour, bushmeat and income
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Individual motivation for the rural use of common‐pool resources (CPRs) can be fluid, with the line between subsistence and commercial often unclear and in flux. Implications of fluid motivation are understudied yet important for social–ecological systems (SESs), such as bushmeat hunting throughout Central Africa that is essential to local protein/nutrition, income and culture. Making locally informative predictions of multiple SESs nested within a landscape‐scale SES has been historically difficult, but community‐driven participatory approaches provide new kinds and quantities of data, opening previously inaccessible doors for research and governance. We apply hierarchical Bayesian structural equation modelling to a novel dataset of 910 hunts from 111 gun and trap hunters across nine villages in Gabon, generated in a participatory process whereby hunters conducted GPS self‐follows in conjunction with paraecologist surveys of their motivation, behaviour and offtake. We (i) establish the human behaviour driving gun‐hunting and trapping success and predict its effect on offtake across villages and (ii) link fluid motivation of gun hunters to their behaviour, number of animals hunted, biomass yielded and income earned. Gun hunts across villages yielded more animals during the night than the day, and when hunters brought high amounts of ammunition and walked far distances from villages. Gun hunts were less successful when coupled with trapping while per‐hunt success of trapping itself was generally low and difficult to predict. Fluid gun hunters hunted fewer animals when motivated strictly by subsistence, despite no reduction in ammunition brought or distance walked, while offtake from strictly commercial versus mixed motivation was the same. Numbers of animals hunted, biomass and income were tightly linked. We discuss the implications of these results for the ecological sustainability of hunting and participatory forecasting in bushmeat research and policy. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».