Human–wildlife coexistence needs more evidence‐based interventions to reduce the losses of crops, livestock and fishery catches
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Evidence‐based interventions designed to reduce wildlife‐caused losses are essential for human–wildlife coexistence. The lack of systematic summarization of research effort and evidence makes it challenging for researchers, managers and policymakers to prioritize interventions for evaluation and implementation. Here, we compiled experimental case studies of nonlethal technical interventions designed to reduce the losses of crops, livestock and fishery catches caused by terrestrial carnivores, elephants, farmland birds and marine fauna worldwide. Then, we summarized the research effort and the performance of interventions by their sensory stimuli and target animals. We found that: (i) 54 of 88 interventions included in this study had statistically effective evidence, where only 39% (21/54) were evaluated with more than three experiments; (ii) physical‐, sound‐, chemical‐ and light (or visual) ‐based interventions were the most in numbers and their performance varied greatly; (iii) farmland birds, seabirds and cetaceans were the most studied animal groups while there are only a few experiments for elephants; and (iv) the interventions for marine fauna generally had no impact on the target catch of fisheries. Syntheses and applications: Our results indicated that collective effort is needed to further evaluate interventions using various sensory stimuli and launch incentive programs to motivate the implementation of interventions, particularly related to marine fauna conservation. Our synthesis could be helpful for stakeholders to tackle the negative human‐wildlife interactions outlined as Target 4 of the Kunming–Montreal Global Biodiversity Framework.
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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 | 0,027 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».