Collaborative conservation for snow leopards: Lessons learned from successful community‐based interventions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Collaborative conservation interventions based on engagement with local communities are increasingly common, especially for large carnivores that negatively impact people's livelihoods and well‐being. However, evaluating the effectiveness of large‐scale community‐based conservation interventions is rarely done, making it problematic to assess or justify their impact. In our study focused on snow leopards ( Panthera uncia ) in five countries, we show that bespoke and well‐implemented community‐based and conflict management intervention efforts can lead to more sustainable conservation outcomes. Collaborative interventions, spread over about 88,000 km 2 of snow leopard habitat, reduced livestock depredation and disease and associated economic costs. Additionally, they generated conservation‐linked livelihoods and enhanced community decision‐making, leading to more positive behavioral intent toward snow leopards and improved communities’ cooperation, economic security, and confidence. Our results provide lessons learned and recommendations for practitioners and governments to alleviate conflicts and foster coexistence with snow leopards and large carnivores more broadly. These include prioritizing locally led tailored solutions based on the PARTNERS principles, recognizing local community rights in conservation decision‐making, and recognizing the role of social norms in ensuring accountability.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».