Wildlife health perceptions and monitoring practices in globally distributed protected areas
Notice bibliographique
Résumé
The status of health monitoring practices in protected areas (PAs) is largely unknown, but potential gaps could undermine biodiversity conservation at these key sites. There is also a lack of baseline information regarding local perceptions of wildlife, human, and livestock health relevance that could affect health monitoring implementation in PAs. To address these deficiencies, we conducted a web-based survey of data managers from PAs worldwide. Specifically, we assessed perceptions regarding wildlife health and pathogen transmission between wildlife, humans, and livestock; the detection and documentation of unhealthy wildlife (injured, sick, and dead) and domestic animals in PAs; and health data management. Eighty-six out of 128 responses were analyzed. Respondents considered WH relevant to the conservation goals of PAs (97%), and 98% of them confirmed that unhealthy wildlife are encountered. However, >50% and >20% of respondents claimed that injured or sick and dead animals were not recorded, respectively. When these animals were documented, the recording methods and information collected differed. Although respondents considered domestic animal presence common and a conservation concern, these animals or their health status may not be recorded (30% and 74%, respectively). Health data were often stored in a database, but paper forms and spreadsheets were also used. Responses suggested that valuable syndromic wildlife health surveillance data from PAs are not collected or are lost due to inadequate management and their value could be limited by a lack of standardized recording protocols.
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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 ».