Habitat Selection of a Large Carnivore along Human-Wildlife Boundaries in a Highly Modified Landscape
Notice bibliographique
Résumé
When large carnivores occupy peripheral human lands conflict with humans becomes inevitable, and the reduction of human-carnivore interactions must be the first consideration for those concerned with conflict mitigation. Studies designed to identify areas of high human-bear interaction are crucial for prioritizing management actions. Due to a surge in conflicts, against a background of social intolerance to wildlife and the prevalent use of lethal control throughout Japan, Asiatic black bears (Ursus thibetanus) are now threatened by high rates of mortality. There is an urgent need to reduce the frequency of human-bear encounters if bear populations are to be conserved. To this end, we estimated the habitats that relate to human-bear interactions by sex and season using resource selection functions (RSF). Significant seasonal differences in selection for and avoidance of areas by bears were estimated by distance-effect models with interaction terms of land cover and sex. Human-bear boundaries were delineated on the basis of defined bear-habitat edges in order to identify areas that are in most need of proactive management strategies. Asiatic black bears selected habitats in close proximity to forest edges, forest roads, rivers, and red pine and riparian forests during the peak conflict season and this was correctly predicted in our human-bear boundary maps. Our findings demonstrated that bears selected abandoned forests and agricultural lands, indicating that it should be possible to reduce animal use near human lands by restoring season-specific habitat in relatively remote areas. Habitat-based conflict mitigation may therefore provide a practical means of creating adequate separation between humans and these large carnivores.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».