Leopard Intrusion Into Human Settlements: A Study Of Conflict In Margalla Hills National Park
Notice bibliographique
Résumé
The leopard is one of the most common apex predators having recurrent conflict with humans throughout the world. This study investigates the dynamics and potential mitigation of human-leopard conflict in communities bordering Margalla Hills National Park, Pakistan, where livestock depredation drives conflict. A questionnaire survey of 174 residents provided data on depredation patterns, risk perceptions, attitudes towards leopards, and perspectives on solutions. Key findings show uneven distribution of attacks by location and livestock type due to husbandry practices and land use. Small farms, carelessness, and sole dependence on vulnerable livestock enable persistent conflict. The majority of respondents (57.71%) said leopards were rare, while 32% said they were common. The predominant perception of leopards as very or slightly dangerous reveals a high level of fear and risk awareness. The most common response was positive, with 89 respondents viewing leopards favorably. A high prevalence of goats in Saidpur village in comparison to other rural settings explains the recurrent depredation and resultant increased human-leopard conflict. Community attitudes toward leopards are diverse, signaling opportunities for constructive engagement through research, education, and inclusive policy development. With careful persistence over time, communities may eventually find an equitable path towards coexistence that preserves Islamabad iconic leopards while also meeting local priorities.
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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 | 0,000 | 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 | 0,004 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».