Rural women vulnerability to human-wildlife conflicts: Lessons from villages near Mikumi National Park, Southeast Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Human-wildlife conflicts (HWC) remain a serious conservation problem in Tanzania, particularly for rural communities near national parks. Despite this prevalence, research on rural women’s experiences with human-wildlife conflicts is limited. To address this research gap, this study examined the impacts of HWC on rural women from two villages neighboring Mikumi National Park (MNP) in Southeast Tanzania. A total of 20 adult female victims of human-wildlife conflicts (HWC) were purposely selected and interviewed to understand the impacts of human-wildlife conflicts in their lives. Findings indicate that loss of grassland and water within MNP borders exacerbated by climate change are pushing wild animals from MNP to seek food in nearby villages, causing frequent human-wildlife tensions. Crop damages, livestock killings, household food insecurity, and fears for physical safety were found to be significant impacts of HWC increasing rural women’s vulnerability to poverty. Despite these conservation threats, most interviewed HWC victims receive very little support from conservation authorities threatening the survival of wild animals from MNP. For peaceful co-existence, the study recommends empowering rural women with conservation training on HWC prevention and investment in the large-scale restoration of degraded lands and water sources to reduce competition over natural resources between humans and wildlife. Key words: Human-wildlife conflict, rural women, Mikumi National Park, Tanzania.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».