Conservation grounded in traditional ecological knowledge, culture and hunting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For millennia, traditional hunting practices have provided a means of subsistence for numerous indigenous peoples worldwide. Not only do managed traditional hunting practices perpetuate Traditional Ecological Knowledge (TEK), but they also promote the sustainable utilization of natural resources. However, the contribution of ethnic minority traditional hunting cultures to the conservation of bird diversity remains understudied in China. The Yao people employ a unique ‘bird‐basin’ hunting practice during the migratory season in the Dayao mountains. In order to assess the impact of forest utilization practices on bird diversity, this study compares the bird diversity in the hunting grounds of the Yao people with that in old‐growth forests and in firewood forests. We found a significantly higher level of bird species richness in the hunting grounds than in the old‐growth forests and the firewood forests. Functional diversity and phylogenetic diversity were similar in the old‐growth forests and hunting grounds and were lowest in the firewood forests. Most of the birds captured by bird‐basins were migratory species that were small in size and not threatened . ‘Bird‐basin’ hunting could be an effective way of resolving conflicts between bird diversity conservation and regional economic development. Unlike firewood forests, forests within hunting grounds are proactively and effectively managed by the Yao people and require no external funding. We recommend considering traditional ecological knowledge (TEK) and managed hunting strategies when managing forests outside protected areas, particularly in areas inhabited by indigenous peoples. 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 ».