A national assessment of waterbird hunting in coastal wetlands of Suriname, South America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The central northern coast of South America has extensive wetlands critical for waterbird conservation. While waterbird harvest occurs in the region, the impact on species population dynamics remains unclear. This study assesses waterbird hunting in the coastal wetlands of Suriname, addressing: (i) the extent of waterbird harvest, (ii) changes in harvest magnitude over time, and (iii) the motivations and methods used by hunters. We collected data via a national survey of licensed hunters in 2006 and 2016 using structured interviews. A Bayesian hierarchical model was used to analyze the data. We estimated harvest levels for 11 species and three groups (small herons, small shorebirds, large shorebirds). For most species, mean harvest per hunter significantly decreased from 2006 to 2016, except for blue-winged teal and migratory shorebirds. Most hunting was for non-commercial purposes (personal consumption and recreational). This is the first national assessment of waterbird hunting in Suriname. Harvest levels vary by species, and the sustainability of these levels remains uncertain. Managing hunting in Suriname requires addressing both legal and illegal hunting. Given Suriname’s importance for waterbirds, particularly species like the scarlet ibis and migratory shorebirds, it should be a priority for conservation efforts.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».