Linking crop availability, forest elephant visitation and perceptions of human–elephant interactions in villages bordering Ivindo National Park, Gabon
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Feeding by Critically Endangered forest elephants Loxodonta cyclotis in rural plantations is a conservation issue in Gabon, but studies characterizing drivers of spatiotemporal patterns of human–elephant interactions remain sparse, hindering mitigation. In this study, we use GPS tracking data from two elephants to characterize temporal patterns of village visitation, and surveys of 101 local farmers across seven villages to determine local patterns of crop planting and harvesting and of human–elephant interactions. Local farmers' perceptions of elephant visitations and empirical data on such visits were positively correlated with local crop availability. However, considering the two elephants separately revealed that the correlations were driven by just one individual, with the second elephant showing weak links between crop availability and visitation, highlighting the challenges in reliably predicting human–wildlife interactions. The most popular local perceptions of the drivers of elephant visitation were the presence of crops (53% of responses) and logging (39%). The most popular proposed interventions were letting the government find a solution (32%), killing problem elephants (30%) and providing compensation for lost crops (22%). We discuss the potential feasibility and efficacy of the proposed solutions in the context of human–elephant interactions. Future research efforts should focus on collaring elephants in zones with high potential for negative human–elephant interaction and expanding perception surveys to villages with contrasting ecological contexts (e.g. with and without logging in their surrounding forests), as these could influence local perceptions of conflicts and conservation initiatives.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».