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Enregistrement W1523097550 · doi:10.1002/jwmg.798

To feed or not to feed? Evidence of the intended and unintended effects of feeding wild ungulates

2014· article· en· W1523097550 sur OpenAlexaff
Jos M. Milner, Floris M. van Beest, Karoline T. Schmidt, Ryan K. Brook, Torstein Storaas

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal scienceBiologyZoologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Ungulate populations are important natural resources, associated with both costs and benefits. Conflicts have arisen between stakeholders who benefit from high ungulate numbers and those faced with the costs. Supplementary or diversionary feeding may potentially mitigate conflicts while maintaining harvest yields but can have conservation implications. We quantified the empirical evidence for whether the intended effects, and hence management goals, of feeding are met. We also examined whether any potential unintended consequences of feeding occur and under what conditions. We found clear evidence that supplementary feeding enhanced reproduction and population growth under certain conditions. By contrast, we found limited evidence of the effectiveness of diversionary feeding to protect crops, forestry, and natural habitats, with positive effects often undermined by increases in ungulate density. However, the use of diversionary feeding to reduce traffic collisions seems promising but requires further investigation. The unintended effects of feeding are typically complex, involving changes to demography, behavior, and vegetation with consequent cascading effects on other trophic levels, as well as exacerbated risks of disease transmission. Increased ungulate density is the primary driver behind these unintended effects, the consequences of which tend to increase with longevity of feeding and affect a range of stakeholders. We urge managers to take seriously the risks as well as the economic and ethical issues before deciding to feed ungulates. © 2014 The Wildlife Society.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations186
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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