Assessing Human-Common Leopard Negative Interaction: Mitigating Poaching and Illegal Trading of its Products in Eastern Himalaya.
Notice bibliographique
Résumé
The population of the Common Leopard (Panthera pardus) are increasingly becoming isolated due to human activities, which has increased human-leopard interaction. Bhutan is experiencing an increase in human-wildlife conflict, partly as the farmland and crops are being abandoned, which has allowed wildlife to encroach upon human settlements. It is extremely difficult to balance farmers’ socioeconomic requirements with ecological conservation. Large animals like tigers and snow leopards have been the subject of much investigation but the leopards have received less attention. To address this gap, a study was conducted to document incidents of livestock depredation by leopards, identify the threats they face, and raise awareness about leopard conservation. Before commencing the field survey, researchers engaged with villagers to gather general information about leopards and their habitats. Data collection involved active participation from the local community, with a total of 340 respondents, mostly comprising elderly villagers and pastoral nomads. Over the past five years, 242 livestock animals fell victim to predators, with the highest number of attacks occurring in 2018. The Common Leopard was responsible for the majority of livestock losses in the study area. Incursions by leopards into human settlements have been on the rise, exacerbating conflicts, especially among rural communities residing near the forest. Some villagers resorted to killing leopards as a form of retaliation against livestock losses and to trade their body parts for various purposes. To address these challenges, forest officials and managers received guidance on monitoring and leopard conservation. The involvement of local communities through extensive awareness campaigns played a crucial role in supporting leopard conservation efforts.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».