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Enregistrement W4390108862 · doi:10.3126/njz.v7i2.60809

Chital's call: An appeal for conservation strategies in the forest of the Institute of Forestry, Hetauda, Nepal

2023· article· en· W4390108862 sur OpenAlexaff
Aayush Shrestha, Bijaya Dhami

Notice bibliographique

RevueNepalese Journal of Zoology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesTribhuvan University
Mots-clésHabitatPopulationInvasive speciesEcologyGeographyFisheryBiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The chital, Axis axis, constitutes one of Nepal's six deer species and maintains a closed population within the forest of the Institute of Forestry, Hetauda Campus. Presently, the chital population faces a range of challenges, prompting a comprehensive study encompassing population status, habitat preference analysis, and threat assessment. We utilized the pellet group count method on 74 systematic random sample plots (4×4m) within a 100×100 m grid for population estimation. Pellet presence/absence in predetermined habitat characteristics was analyzed to assess habitat preferences. Concurrently, a relative threat ranking method from household interviews was employed to evaluate existing threats. The study revealed a total chital population estimate of approximately 141 individuals, with a population density of 190 individuals per km2. Their habitat preference showed an affinity towards areas abundant in Sal and riverine forests, along with an inclination towards locations further from roads within the forested areas. Primary threats to the chital population encompassed attacks from feral dogs, illegal hunting, and habitat degradation mainly due to invasive alien plant species. This study shows that with effective management of the feral dogs, mitigation strategy to control illegal hunting with the help of local authorities, and improving the habitat conditions concerning their preferences, the chital population has the potential to continue growing in the coming years.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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