Livelihoods and large carnivores: Identifying social-ecological drivers of interaction dynamics in northern Tanzania to foster coexistence
Notice bibliographique
Résumé
Across shared landscapes, negative human-carnivore interactions can bring about serious consequences for both wildlife and human livelihoods. Identifying factors that promote coexistence is thereby one of the most pressing and complex environmental issues facing wildlife managers and local communities globally. The nature and intensity of human-carnivore interaction dynamics are contingent on both ecological and human social factors. Carnivore behavioural ecology is influenced by external environment and distributions of available resources, whereas human interactions with predatory wildlife are shaped by an array of social, economic, and cultural factors. This paper explores carnivore-pastoralist interactions in Maasai communities within the Tarangire ecosystem of northern Tanzania, employing a mixed-methods framework to analyze the ecological and social dimensions of coexistence. Based on anthropological data from household surveys (n = 424), we assess reported levels of livestock predation by leopards (Panthera pardus) and spotted hyenas (Crocuta crocuta) across a savanna landscape adjacent to a mountain forest. We examine the effects of environmental factors (vegetative structure and proximity to protected area) and livestock husbandry practices (presence of fencing and predator deterrent lighting) on the perceived frequency of carnivore homestead visits using cumulative link mixed models. We found that leopards and hyenas mainly attacked corralled livestock at night. Variations in predator visits to homesteads were better explained by the presence of preventative infrastructure than environmental factors. Though predator deterrent lighting had negligible effects, and interior livestock corral fencing had minor effects, robust perimeter fencing was associated with major reductions in carnivore visitation frequency. We conclude that targeted investments in fortified homestead fencing may offer the most effective strategy for reducing negative human-carnivore interactions at the household scale, particularly in areas of the Tarangire ecosystem where spatial overlap between pastoralist communities and predators is consistently high.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».