Use of community characteristics to predict hunting and game harvests in western Amazonian forests
Notice bibliographique
Résumé
Wild game harvesting in Amazonia provides rural residents with protein and cash income but can threaten wildlife populations and forest ecosystem functions. As yet, the socioeconomic and environmental drivers that shape hunter livelihoods remain poorly understood. We studied hunting behavior in the Peruvian Amazon through a quantitative characterization of hunters accounting for community and household factors. Data on livelihood activities from a sample of nearly 3800 households in 232 stratified and randomly selected communities were drawn from a survey of the environmental and socioeconomic characteristics of 919 communities. Our double-hurdle model (i.e., 2-stage statistical model that describes whether a household participates in an activity and the amount they participate) separated household game harvesting decisions into 2 parts: first, based on a selection equation that estimated the decision to engage in hunting as a livelihood strategy and, second, based on a truncated lognormal regression equation that estimated total amount of game harvested by households engaged in hunting. We found that 28% of households surveyed reported hunting and that community factors, such as forest cover and distance to the city, drove hunting participation and harvests, although the factors predicting whether a household hunted differed from those that explained game harvests. Household traits, including initial land assets and household head age, were helpful in identifying hunters in communities. Government and nongovernmental organizations should consider socioeconomic and ecological interactions beyond the individual hunter when developing conservation initiatives. Informed targeting of communities in remote areas of Amazonia promises better allocation of scarce resources for wildlife conservation.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».