Agricultural lands as ecological traps for grizzly bears
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Human–carnivore conflicts on agricultural lands are a global conservation issue affecting carnivore population viability, and human safety and livelihoods. Locations of conflicts are influenced by both human presence and carnivore habitat selection, although these two aspects of conflict rarely have been examined concurrently. Advances in animal tracking have facilitated examination of carnivore habitat selection and movements affording new opportunities to understand spatial patterns of conflict. We reviewed 10 years of data on conflicts between grizzly bears and humans in southwestern Alberta, Canada. We used logistic regression models in a geographic information system to map the probability of bear–human conflict from these data, and the relative probability of grizzly bear habitat selection based on global positioning system radiotelemetry data. We overlaid these maps to identify ecological traps, as well as areas of secure habitat. The majority of the landscape was seldom selected by bears, followed by ecological traps where most conflicts occurred. Only a small portion of the landscape was identified as secure habitat. Such mapping methods can be used to identify areas where conflict reduction strategies have the greatest potential to be effective. Our results highlight the need for comprehensive management to reduce conflicts and to identify areas where those conflicts are most problematic. These methods will be particularly useful for carnivores known to be in conflict with agriculture, such as large carnivores that prey on livestock, or pose a threat to human safety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».