Assessing the legal, illegal, and gray ornamental trade of the critically endangered helmeted hornbill
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring wildlife trade dynamics is an important initial step for conservation action and demand reduction campaigns to reduce illegal wildlife trade. Studies often rely on one data source to assess a species' trade, such as seizures or the Convention on International Trade in Endangered Species of Wild Fauna and Flora (CITES) trade data. Each database provides useful information but is often incomplete. Combining information from multiple sources helps provide a more complete understanding of trade. A recent rapid increase in demand for helmeted hornbill (Rhinoplax vigil) casques (a brightly colored, solid keratinous rostrum) led to its uplisting to critically endangered on the International Union for Conservation of Nature Red List in 2015. However, there is little current information on what factors influence trade trends and what current levels of demand are. We combined data from CITES, seizure records, and previously underused, yet abundant, art and antique auction data to examine the global trade in helmeted hornbill casque products (HHPs). Three decades of auction data revealed that 1027 individual HHPs had been auctioned since 1992; total auction sales were over US$3 million from 1992 to 2021. The number of HHPs auctioned was greatest from 2011 to 2014, just after the global art boom (2009-2011), followed by a decline in volume and price. The auction data also revealed 2 possible markets for HHPs: true antique and speculative, defined by era, price, and trade patterns. Trends in illegal trade matched those of the auction market, but legal trade remained consistently low. Combining data sources from legal, illegal, and gray markets provided an overview of the dynamics of illegal trade in an endangered species. This approach can be applied to other wildlife markets to provide a more complete understanding of trade and demand at the market level to inform future demand reduction campaigns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».