The use of border collies in avian and wildlife control programs
Notice bibliographique
Résumé
Airports attract large numbers of birds and deer primarily because they offer immense tracts of foraging and nesting habitats free from the threat of predation. Border Collies can serve as an effective means of wildlife control in these environments by introducing a predator into the ecosystem. Many wildlife dispersal methods seek to imitate predators or the effect of predators and become increasingly ineffective as the birds or deer habituate to the stimuli. Border Collies however, are true predators, representing an actual, not perceived, threat to wildlife thereby eliminating the problems of habituation. Since Border Collies are under the direct control of a handler, they disperse wildlife only in prescribed areas and at the direction of the handler. Border Collies can be stopped at any point in time, by either recalling the dog to the handler or lying the dog down. Border Collies, being top predators, elicit flight reactions from almost all forms of wildlife and birds. Border Collies have been bred to run a hundred miles a day and will work for hours on end. Not only can they deter the largest of birds, particularly Canada geese, but are also highly effective against wildlife like deer and rabbits. Border Collies are also bred not to harm wildlife, including birds, so they can be employed in dispersing protected or endangered species of birds or mammals. A single Border Collie and handler can easily maintain an area of approximately 2 square miles free of larger birds and wildlife. In February 1999, Southwest Florida International Airport became the first commercial airport in the world to employ Border Collies in an airfield wildlife control program. Since then, several other airports and airbases have instituted similar programs at their facilities – including Vancouver
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».