Assessing the contribution of Indian zoos to achieving international biodiversity conservation goals
Notice bibliographique
Résumé
Zoos, are increasingly recognized as strategic actors in global biodiversity conservation, particularly under the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (GBF) adopted under the Convention on Biological Diversity. As centers of conservation, education and public engagement, zoos are uniquely positioned to contribute to species conservation (Targets 2, 4, and 13), free-ranging biodiversity (Target 3), climate resilience through plant diversity (Target 8), urban biodiversity via green spaces (Target 12), and biodiversity education and awareness (Target 16). This study evaluates the role of 23 Indian zoos recognized by the Central Zoo Authority, testing empirically grounded hypotheses that link institutional characteristics such as zoo size, designated green area, captive species diversity, and visitor numbers with their contribution to biodiversity outcomes. Drawing from urban ecology, conservation biology, and education theory, supported by spatial and statistical analyses., the study highlights the potential of Indian zoos to serve not only as custodians of captive fauna but also as active players in habitat restoration, public sensitization, and green space enhancement. Key findings include a significant association between conservation breeding programs and the protection of threatened species, a positive correlation between green space and free-ranging mammal and bird richness, and a moderate link between visitor engagement and biodiversity education. These results offer valuable insights for policy alignment, strategic conservation planning, and the reimagining of zoos as urban ecological infrastructure.. Ultimately, this research underscores the importance of integrating zoos into national and state biodiversity action plans, positioning them as vital nodes in a broader conservation network that bridges ex situ stewardship, public education, and nature-based urban development.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».