論文の概要: Facilitating human-wildlife cohabitation through conflict prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10637v1
• Date: Wed, 22 Sep 2021 10:30:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-23 13:47:01.372000
• Title: Facilitating human-wildlife cohabitation through conflict prediction
• Title（参考訳）: 紛争予測による人間と野生生物の共生
• Authors: Susobhan Ghosh, Pradeep Varakantham, Aniket Bhatkhande, Tamanna Ahmad, Anish Andheria, Wenjun Li, Aparna Taneja, Divy Thakkar, Milind Tambe
• Abstract要約: インド・マハーラーシュトラ州チャンドラプールのブラームファウリ森林部における人間と野生生物の衝突に関する実証的研究を行った。 これは、保護されていない地域での人間と野生生物の衝突を予測し、それらの予測を使って地上に介入する最初の試みである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.51258139168738
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With increasing world population and expanded use of forests as cohabited regions, interactions and conflicts with wildlife are increasing, leading to large-scale loss of lives (animal and human) and livelihoods (economic). While community knowledge is valuable, forest officials and conservation organisations can greatly benefit from predictive analysis of human-wildlife conflict, leading to targeted interventions that can potentially help save lives and livelihoods. However, the problem of prediction is a complex socio-technical problem in the context of limited data in low-resource regions. Identifying the "right" features to make accurate predictions of conflicts at the required spatial granularity using a sparse conflict training dataset} is the key challenge that we address in this paper. Specifically, we do an illustrative case study on human-wildlife conflicts in the Bramhapuri Forest Division in Chandrapur, Maharashtra, India. Most existing work has considered human-wildlife conflicts in protected areas and to the best of our knowledge, this is the first effort at prediction of human-wildlife conflicts in unprotected areas and using those predictions for deploying interventions on the ground.
• Abstract（参考訳）: 世界人口の増加と森林の共生地域としての利用の拡大に伴い、野生生物との相互作用や紛争が増加し、生活(動物と人間)と生活(経済)が失われた。 地域社会の知識は貴重であるが、森林当局や保護団体は、人間と野生生物の紛争の予測分析から大きな恩恵を受けることができる。 しかし、予測問題は、低リソース領域における限られたデータの文脈における複雑な社会技術的問題である。 スパースコンフリクトトレーニングデータセットを使用して、必要な空間的粒度でのコンフリクトの正確な予測を行うための「正しい」特徴を特定することが、本稿で取り上げる重要な課題である。 具体的には,インド・マハラシュトラ州チャンドラプルのブラマプーリ林分区において,人間と野生の紛争を例証的に検討した。 既存の研究の多くは、保護地域における人間と野生の紛争を考慮しており、我々の知る限りでは、これは未保護地域における人間と野生の紛争を予測し、そのような予測を地上への介入に利用する最初の試みである。

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