Published February 14, 2024 | Version v1
Publication Open

Predicting animal abundance through local ecological knowledge: An internal validation using consensus analysis

Creators

  • 1. Universidade Federal da Paraíba
  • 2. Universitat Autònoma de Barcelona
  • 3. Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana
  • 4. Universidade Federal Rural da Amazônia
  • 5. University College London
  • 6. Instituto de Desenvolvimento Sustentável Mamirauá
  • 7. University of Suffolk
  • 8. Universidad Carlos III de Madrid
  • 9. Universidade Estadual da Paraíba
  • 10. Manchester Metropolitan University
  • 11. Center for International Forestry Research
  • 12. Instituto Maria e Joao Aleixo
  • 13. University of East Anglia
  • 14. Universidade Federal do Amazonas
  • 15. George Mason University
  • 16. National Institute of Amazonian Research
  • 17. Dirección Regional de Salud del Callao
  • 18. Universidade Federal do Rio Grande do Norte
  • 19. Virginia Tech
  • 20. University of Salford

Description

Abstract Given the ongoing environmental degradation from local to global scales, it is fundamental to develop more efficient means of gathering data on species and ecosystems. Local ecological knowledge, in which local communities can consistently provide information on the status of animal species over time, has been shown to be effective. Several studies demonstrate that data gathered using local ecological knowledge (LEK)‐based methods are comparable with data obtained from conventional methods (such as line transects and camera traps). Here, we employ a consensus analysis to validate and evaluate the accuracy of interview data on LEK. Additionally, we investigate the influence of social and bioecological variables on enhancing data quality. We interviewed 323 persons in 19 villages in the Western and Central Amazon to determine the level of consensus on the abundance of hunted and non‐hunted forest species. These villages varied in size, socio‐economic characteristics and in the experience with wildlife of their dwellers. Interviewees estimated the relative abundance of 101 species with a broad spectrum of bioecological characteristics using a four‐point Likert scale. High consensus was found for species population abundance in all sampled villages and for 79.6% of interviewees. The village consensus of all species abundance pooled was negatively correlated with village population size. The consensus level was high regardless of the interviewees' hunting experience. Species that are more frequently hunted or are more apparent had greater consensus values; only two species presented a low consensus level, which are rare and solitary species. We show in our study in the Amazon that information gathered by local peoples, Indigenous as well as non‐Indigenous, can be useful in understanding the status of animal species found within their environment. The high level of cultural consensus we describe likely arises from knowledge sharing and the strong connection between the persons interviewed and the forest. We suggest that consensus analysis can be used to validate LEK‐generated data instead of comparing these types of data with information obtained by conventional methods. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

بالنظر إلى التدهور البيئي المستمر من المستويات المحلية إلى العالمية، من الضروري تطوير وسائل أكثر كفاءة لجمع البيانات عن الأنواع والنظم الإيكولوجية. وقد ثبت أن المعرفة البيئية المحلية، التي يمكن للمجتمعات المحلية أن تقدم فيها باستمرار معلومات عن حالة الأنواع الحيوانية مع مرور الوقت، فعالة. تُظهر العديد من الدراسات أن البيانات التي تم جمعها باستخدام الأساليب القائمة على المعرفة البيئية المحلية (LEK) قابلة للمقارنة مع البيانات التي تم الحصول عليها من الطرق التقليدية (مثل مقاطع الخطوط ومصائد الكاميرا). هنا، نستخدم تحليل الإجماع للتحقق من صحة وتقييم دقة بيانات المقابلة على LEK. بالإضافة إلى ذلك، نقوم بالتحقيق في تأثير المتغيرات الاجتماعية والبيولوجية على تحسين جودة البيانات. أجرينا مقابلات مع 323 شخصًا في 19 قرية في غرب ووسط الأمازون لتحديد مستوى الإجماع على وفرة أنواع الغابات التي يتم اصطيادها وغير التي يتم اصطيادها. اختلفت هذه القرى في الحجم والخصائص الاجتماعية والاقتصادية وفي تجربة الحياة البرية لسكانها. قدر الأشخاص الذين تمت مقابلتهم الوفرة النسبية لـ 101 نوع مع مجموعة واسعة من الخصائص البيئية الحيوية باستخدام مقياس ليكرت المكون من أربع نقاط. تم العثور على إجماع كبير على وفرة أعداد الأنواع في جميع القرى التي تم أخذ عينات منها و 79.6 ٪ من الأشخاص الذين تمت مقابلتهم. كان إجماع القرية على جميع الأنواع المتجمعة مرتبطًا سلبًا بحجم سكان القرية. كان مستوى الإجماع مرتفعًا بغض النظر عن تجربة صيد الأشخاص الذين تمت مقابلتهم. كان للأنواع التي يتم اصطيادها بشكل متكرر أو أكثر وضوحًا قيم إجماع أكبر ؛ قدم نوعان فقط مستوى إجماع منخفضًا، وهما نوعان نادران ومنفردان. نظهر في دراستنا في الأمازون أن المعلومات التي جمعتها الشعوب المحلية، الأصلية وغيرالأصلية، يمكن أن تكون مفيدة في فهم حالة الأنواع الحيوانية الموجودة داخل بيئتها. من المحتمل أن ينشأ المستوى العالي من الإجماع الثقافي الذي نصفه من تبادل المعرفة والعلاقة القوية بين الأشخاص الذين تمت مقابلتهم والغابة. نقترح أنه يمكن استخدام تحليل الإجماع للتحقق من صحة البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة ليك بدلاً من مقارنة هذه الأنواع من البيانات بالمعلومات التي تم الحصول عليها بالطرق التقليدية. اقرأ ملخص اللغة البسيطة المجاني لهذه المقالة على مدونة Journal.

Translated Description (French)

Résumé Compte tenu de la dégradation continue de l'environnement, de l'échelle locale à l'échelle mondiale, il est fondamental de développer des moyens plus efficaces de collecte de données sur les espèces et les écosystèmes. Les connaissances écologiques locales, dans lesquelles les communautés locales peuvent fournir systématiquement des informations sur l'état des espèces animales au fil du temps, se sont révélées efficaces. Plusieurs études démontrent que les données recueillies à l'aide de méthodes baséessur les connaissances écologiques locales (LEK) sont comparables aux données obtenues à partir de méthodes conventionnelles (telles que les transects linéaires et les pièges photographiques). Ici, nous utilisons une analyse de consensus pour valider et évaluer l'exactitude des données d'entretien sur LEK. De plus, nous étudions l'influence des variables sociales et bioécologiques sur l'amélioration de la qualité des données. Nous avons interrogé 323 personnes dans 19 villages de l'Amazonie occidentale et centrale pour déterminer le niveau de consensus sur l'abondance des espèces forestières chassées et nonchassées. Ces villages variaient en taille, en caractéristiques socio-économiques et en expérience avec la faune de leurs habitants. Les personnes interrogées ont estimé l'abondance relative de 101 espèces présentant un large éventail de caractéristiques bioécologiques à l'aide d'une échelle de Likert à quatre points. Un consensus élevé a été trouvé pour l'abondance des populations d'espèces dans tous les villages échantillonnés et pour 79,6 % des personnes interrogées. Le consensus du village sur l'abondance de toutes les espèces regroupées était en corrélation négative avec la taille de la population du village. Le niveau de consensus était élevé quelle que soit l'expérience de chasse des personnes interrogées. Les espèces qui sont plus fréquemment chassées ou plus apparentes avaient des valeurs de consensus plus élevées ; seules deux espèces présentaient un faible niveau de consensus, qui sont des espèces rares et solitaires. Nous montrons dans notre étude en Amazonie que les informations recueillies par les peuples locaux, autochtones et nonautochtones, peuvent être utiles pour comprendre le statut des espèces animales présentes dans leur environnement. Le niveau élevé de consensus culturel que nous décrivons découle probablement du partage des connaissances et du lien étroit entre les personnes interrogées et la forêt. Nous suggérons que l'analyse consensuelle puisse être utilisée pour valider les données générées par le LEK au lieu de comparer ces types de données avec des informations obtenues par des méthodes conventionnelles. Lisez le résumé gratuit en langage clair pour cet article sur le blog du Journal.

Translated Description (Spanish)

Resumen Dada la degradación ambiental en curso desde las escalas local a global, es fundamental desarrollar medios más eficientes para recopilar datos sobre especies y ecosistemas. Se ha demostrado que el conocimiento ecológico local, en el que las comunidades locales pueden proporcionar constantemente información sobre el estado de las especies animales a lo largo del tiempo, es efectivo. Varios estudios demuestran que los datos recopilados utilizando métodos basadosen el conocimiento ecológico local (LEK) son comparables con los datos obtenidos de métodos convencionales (como transectos de línea y trampas de cámara). Aquí, empleamos un análisis de consenso para validar y evaluar la precisión de los datos de la entrevista en LEK. Además, investigamos la influencia de las variables sociales y bioecológicas en la mejora de la calidad de los datos. Entrevistamos a 323 personas en 19 aldeas de la Amazonía occidental y central para determinar el nivel de consenso sobre la abundancia de especies forestalescazadas y no cazadas. Estos pueblos variaban en tamaño, características socioeconómicas y en la experiencia con la vida silvestre de sus habitantes. Los entrevistados estimaron la abundancia relativa de 101 especies con un amplio espectro de características bioecológicas utilizando una escala Likert de cuatro puntos. Se encontró un alto consenso para la abundancia de la población de especies en todas las aldeas muestreadas y para el 79,6% de los entrevistados. El consenso de la aldea sobre la abundancia de todas las especies agrupadas se correlacionó negativamente con el tamaño de la población de la aldea. El nivel de consenso fue alto independientemente de la experiencia de caza de los entrevistados. Las especies que se cazan con mayor frecuencia o son más aparentes tenían mayores valores de consenso; solo dos especies presentaron un bajo nivel de consenso, que son especies raras y solitarias. Mostramos en nuestro estudio en la Amazonía que la información recopilada por los pueblos locales, tanto indígenas como no indígenas, puede ser útil para comprender el estado de las especies animales que se encuentran dentro de su entorno. El alto nivel de consenso cultural que describimos probablemente surge del intercambio de conocimientos y la fuerte conexión entre las personas entrevistadas y el bosque. Sugerimos que el análisis de consenso se puede utilizar para validar los datos generados por LEK en lugar de comparar este tipo de datos con la información obtenida mediante métodos convencionales. Lea el resumen gratuito en lenguaje sencillo de este artículo en el blog de la revista.

Files

pan3.10587.pdf

Files (16.0 kB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:1234ae864463c1b9bb61b1e66116ca2f
16.0 kB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
التنبؤ بوفرة الحيوانات من خلال المعرفة البيئية المحلية: التحقق الداخلي باستخدام تحليل الإجماع
Translated title (French)
Prédire l'abondance animale grâce aux connaissances écologiques locales : une validation interne à l'aide d'une analyse consensuelle
Translated title (Spanish)
Predicción de la abundancia animal a través del conocimiento ecológico local: una validación interna mediante el análisis de consenso

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4391838334
DOI
10.1002/pan3.10587

Is supplement to
https://openalex.org/W4248091187 (Other)
https://openalex.org/W4214523912 (Other)
https://openalex.org/W3193570957 (Other)
https://openalex.org/W2884726085 (Other)
https://openalex.org/W2748952813 (Other)
https://openalex.org/W2377007753 (Other)
https://openalex.org/W2172862444 (Other)
https://openalex.org/W2011011788 (Other)
https://openalex.org/W2009970626 (Other)
https://openalex.org/W2009471502 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Peru

References

  • https://openalex.org/W1480360800
  • https://openalex.org/W1489326049
  • https://openalex.org/W1529259308
  • https://openalex.org/W1559912121
  • https://openalex.org/W1724366325
  • https://openalex.org/W1980727619
  • https://openalex.org/W1981174739
  • https://openalex.org/W1998876501
  • https://openalex.org/W2006531474
  • https://openalex.org/W2009978266
  • https://openalex.org/W2016515228
  • https://openalex.org/W2022591782
  • https://openalex.org/W2026517333
  • https://openalex.org/W2051105555
  • https://openalex.org/W2088878266
  • https://openalex.org/W2089304774
  • https://openalex.org/W2105598216
  • https://openalex.org/W2119618618
  • https://openalex.org/W2223000018
  • https://openalex.org/W2256963257
  • https://openalex.org/W229041738
  • https://openalex.org/W2312409400
  • https://openalex.org/W2411308438
  • https://openalex.org/W2582743722
  • https://openalex.org/W2783564415
  • https://openalex.org/W2823853749
  • https://openalex.org/W2963644634
  • https://openalex.org/W2999197919
  • https://openalex.org/W3005856081
  • https://openalex.org/W3015395494
  • https://openalex.org/W3044340457
  • https://openalex.org/W3044730439
  • https://openalex.org/W3080496328
  • https://openalex.org/W3124961742
  • https://openalex.org/W3182346806
  • https://openalex.org/W3203885129
  • https://openalex.org/W3209581323
  • https://openalex.org/W3215674453
  • https://openalex.org/W4210982837
  • https://openalex.org/W4237190730
  • https://openalex.org/W4245911394
  • https://openalex.org/W4256302777
  • https://openalex.org/W4290973379
  • https://openalex.org/W4307954362
  • https://openalex.org/W44957492