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Enregistrement W204766924

BC bear viewing: an analysis of bear-human interactions, economic and social dimensions with recommendations for best practices

2001· other· en· W204766924 sur OpenAlexaboutno aff
Owen T. Nevin, Bethany L P Gilbert

Notice bibliographique

RevueInsight (University of Cumbria) · 2001
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRiparian zoneGeographyFloodplainFish migrationOncorhynchusEcologyPopulationProductivityFisheryHabitatFish <Actinopterygii>Biology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Pacific mid-coast region of British Columbia has a mild, hypermaritime climate that places its biological productivity in the range of tropical rainforests. The low elevation river valleys are characterized by rich alluvial soils, further enriched annually by upstream nutrients flooding over the stream banks of the floodplains and distributing rich silt to the roots of giant Sitka spruce and Western hemlock forests. Unique to Canada's rivers flowing into the Pacific (but not north into the Mackenzie River, for example) are the massive contributions of nutrients from the bodies of 5 species of anadromous salmonids. This flux of organic matter has long been recognized as essential to the production of young salmon but the additional fertility increment to riparian and upland forests is currently under intense investigation (Bilby et al. 1996, Cederholm et al. 1999, Willson et al. 1998). The crucial role of migratory salmon in supporting dense populations of grizzly bears has recently been demonstrated for a large sample of coastal bears in Alaska (Miller et al. 1997). A strong statistical correlation between the per cent of meat, mainly salmon, in the diet and bear density (Hilderbrand et al. 1999) confirmed earlier speculation by Miller et al. (1997) that Alaskan's most dense bear populations also had high salmon diets and were among the most dense on a worldwide basis. Grizzly or brown bears on the coast of British Columbia and Alaska are the same species as the grizzly bears of the Rocky Mountains. However they are much bigger and have higher population densities because of abundant salmon (Hilderbrand et al. 1999). Alaskan population densities vary from a maximum of 550 bears /1000 km2 in Katmai National Park where salmon are seasonally available to less than 5 bears /1000 km2 for mountain bears of the eastern Brooks Range on a marginal food base (Miller et al. 1997). Coastal Alaskan bears forage widely for fish. At Brooks River in Katmai National Park & Preserve bears feed on sockeye salmon starting in late June as soon as they enter rivers to spawn (Gilbert 1995). At this time, when the salmon are rich in fat, a fuel used to ascend rivers, build redds, mate and defend their nests against others, hundreds of bears have daily access to the fish. Bears feed on these salmon which have 50% of their caloric value in fat. From Katmai's Brooks falls bears migrate with the fish to their spawning beds and, later, back to the stream mouths where the dying fish are again consumed in prodigious numbers. The end result of this movement is a pattern of deposition of fish pieces and feces over the landscape. Studies of the fate of salmon carcasses in the state of Washington showed that 22 species of mammals and birds carried salmon pieces into the forest (Cederholm et al. 1989). The nitrogen in the fish parts and bear feces and urine is incorporated into plants and animals in the forest and in the streams thereby enriching the ecosystems there. Bears are one of the largest contributors because of the massive amount of material that they consume and the great distances that they move. Many of the Alaskan sites with the highest bear densities have become popular, and profitable, tourist destinations. More recently a bear viewing/eco-tourist industry has begun to develop in British Columbia. In March 1998 bear viewing policy and guidelines were presented in which the government expressed support for the use of bears for viewing. This study addresses the impacts of viewing on bears and presents recommendations for further research and the sustainable development of bear viewing in the province.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,770
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,003

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations4
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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