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Enregistrement W7135063450 · doi:10.5376/ijmec.2025.15.0011

Impacts of Human Activities on Snake Biodiversity and Conservation Strategies

2025· article· W7135063450 sur OpenAlexvenueno aff
Jing He, Jun You Li

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Ecology and Conservation · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityThreatened speciesHabitatBalance of natureHabitat destructionSustainabilityBiodiversity conservation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study comprehensively analyzes the main impact mechanisms of human activities on snake biodiversity, including habitat loss, environmental pollution, direct hunting and illegal trade, alien species invasion, and the superimposed effects of climate change. It also reviews the current status and policy differences of snake protection at the international and regional levels, and discussed the causes of the decline in snake diversity with specific cases. Studies have shown that snakes play an important role as predators and prey in the eco-system, and have irreplaceable ecological functions in maintaining the balance of the food web and control-ling farmland rodent pests. However, a large number of species are threatened by human activities such as habitat destruction, overhunting, and pollution. This study proposes a comprehensive snake protection strate-gy, including strengthening habitat protection and restoration, strengthening legal supervision and trade con-trol, promoting public education and mediation of human-snake conflicts, and improving scientific research and monitoring systems. This study emphasizes the importance of snakes in maintaining ecological balance and human health, and calls on countries to strengthen cooperation and further improve snake protection measures in the future to curb the continuous decline in snake biodiversity and promote the harmonious co-existence of humans and wild animals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,550

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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