Nature, Causes, and Impact of Human–Wildlife Interactions on Women and Children Across Cultures
Notice bibliographique
Résumé
Despite the growing human–wildlife interactions (HWIs) globally, little attention has been paid to their effects on women and children, who often bear the brunt of loss of property and livelihoods. A systematic scoping review of four databases was undertaken to map and synthesize English-language evidence on the nature, causes, and impact of human–wildlife interactions on women and children across cultures. The 42 studies retained reveal that the proximity of human habitation to forest areas; expansion, deforestation, and encroachment of animal space; humans’ dependence on forest resources for livelihood; displacement of carnivores; and animals coming into the human space in search for food are the predominant causes of HWIs. Various types of HWIs and widely varying frequencies and durations of HWIs were reported. Individual and collective aspects of physical, psychological, economic, social, and environmental impacts on women and children were identified. The themes extracted were gendered roles, multi-factor vulnerabilities of women, religious beliefs, low participation of women in decision-making, social superstition against tiger widows, and perceptions of coexistence. Attention to perceptions of HWIs in different cultures and societies was limited, with notable gaps in the coverage of women and children and important geographic areas. These findings stress the need to bridge the geographical and cultural gap through multi-disciplinary actions on the determinants and effects of HWIs on women and children.
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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 | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».