Nutritional Consequences of Experimentally Introduced Tourism in Brown Bears
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Although numerous studies have documented behavioral effects of nature‐based tourism on wildlife populations, few studies have determined whether behavioral changes translate to effects on individual condition and population health. This issue is currently a concern for wildlife managers in Alaska, USA, and Canada where bear viewing is a rapidly growing industry expanding into previously undisturbed bear habitats. Rather than record observations at long established tourism sites, we experimentally introduced bear viewing into 2 relatively undisturbed brown bear (Ursus arctos) populations in south‐central Alaska. We examined the nutritional consequences of behavioral changes induced by the presence and activity of bear viewers for bears feeding on early summer vegetation and late‐summer salmon (Oncorhynchus kisutch and O. nerka). We used Global Positioning System collars, monitored food resource availability, and quantified individual resource use and condition for a year prior to and during the introduction of bear viewing. Though bear viewing altered spatiotemporal resource use in all treatments, total resource use declined only when we exposed bears to 24‐hour daily human activity. Energy expenditure, indexed as daily travel distances, was significantly higher when bears responded by altering spatial rather than temporal resource use. However, body weight and composition were unaffected by all treatments as bears shifted their foraging to other locations or times. Managers can minimize nutritional impacts of bear‐viewing programs by avoiding spatial displacement and providing predictable time periods when bears can access food resources free of human activity. Bears in this study exhibited a high degree of behavioral plasticity, which may be an important factor in identifying flagship species for sustainable ecotourism programs.
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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) | 0,001 | 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 ».