Using the Theory of Planned Behaviour to predict farmers' intention to report livestock depredation and kill hyena
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding and managing conservation conflicts is important for stakeholders (e.g. policymakers and practitioners) trying to minimise negative impacts on people and biodiversity. A key component of Namibia's community‐based natural resource management system, besides enabling communities to derive benefits from wildlife, is the monitoring of wildlife and reporting of negative wildlife impacts on human lives and livelihoods. Farmers across Namibia may legally kill carnivores found attacking their livestock and may receive financial compensation if reported within 24 h. Both interventions are intended to offset costs and build tolerance towards wildlife. Expanding the Theory of Planned Behaviour by incorporating Descriptive Norm, we investigated farmers' Behavioural Intention to (1) legally kill brown Hyena brunnea and spotted Crocuta crocuta hyena when found killing their livestock and (2) report livestock depredation incidents to the relevant authorities in two governance contexts—inside versus outside communal conservancies. We hypothesised famers inside communal conservancies would have lower behavioural intentions to kill hyena and stronger intentions to report livestock depredation compared to farmers outside conservancies. Questionnaire data were collected from 1139 farmers from inside ( n = 945) and outside ( n = 188) communal conservancies. Most respondents reported no intention to kill hyena that killed their cattle, with no significant difference between farmers living inside (89%) and outside (90%) conservancies. Intention to report depredation incidents differed significantly between groups, with 90% of respondents inside conservancies intending to report compared to 78% outside conservancies. Inside conservancies, Attitude was the strongest predictors of farmers' Behavioural Intention to kill hyena and report incidents of livestock depredation. Outside conservancies, intention to kill hyena was most strongly associated with Perceived Behavioural Control, whilst Attitude was the strongest predictor of intention to report. Including Descriptive Norm improved model fit. Our findings highlight how socio‐psychological factors differ between governance contexts and how they subsequently influence farmer's behavioural intentions. Our improved understanding of perceptions underpinning farmers' decision‐making can inform the design of interventions to reduce retaliatory killing and improve reporting of wildlife impacts. Results from this study could also improve the interpretation of national depredation databases and guide more effective mitigation strategies. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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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 | 0,000 |
| 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 ».