Motivations and sensitivities surrounding the illegal trade of sea turtles in Costa Rica
Notice bibliographique
Résumé
Illegal wildlife trade can threaten biodiversity and economic development. Criminal enterprises may add wildlife products to their list of illicit goods by using established trade routes, networks, and individuals. On the Caribbean coast of Costa Rica, killing of sea turtles and removal of their eggs is commonplace. However, beyond conservation NGOs reporting evidence of illegal take, little is known about this activity. Through semi-structured interviews with law enforcement, community members, NGOs, and illegal harvesters, alongside anecdotal information and observations, we aimed to understand the motivations for illegal take. To cross-reference these findings, we assessed sensitivities surrounding illegal harvesting by asking the general public sensitive questions using the randomized response technique; a method used to elicit sensitive information whilst insuring the anonymity of respondents. We included a questionnaire to establish if differences in demographics affected the probability respondents would admit to a turtle-related crime. Our findings identified a rare example of illegal extraction of a wildlife product driven by motivations that were not exclusively livelihood based. We found the majority of illegal take was undertaken by relatively few individuals, dependent on narcotics. The most cited reason for illegal take was that turtle eggs could be used to procure drugs. Law enforcement was under resourced, and informants reported that prosecutions were rare. Local people preferred to purchase rather than harvest eggs suggesting the trade is supply-driven. Those interviewed did not generally regard the subject of illegal harvest as sensitive. Low education levels, high unemployment rates, and marginalization of certain groups may increase susceptibility to narcotics. Although substance misuse and addiction appear to drive illegal trade, associated poverty and marginalization may explain why drug dependency is so prevalent in Caribbean Costa Rica. Increased work opportunities and drug rehabilitation programs may assist in reducing illegal take of turtle eggs on nesting beaches.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».