Large carnivores, moose, and humans: a changing paradigm of predator management in the 21st century.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: We compare and contrast the evolution of human attitudes toward large carnivores between Europe and North America. In general, persecution of large carnivores began much earlier in Europe than North America. Likewise, conservation programs directed at restoration and recovery appeared in European history well before they did in North America. Together, the pattern suggests there has been an evolution in how humans perceive large predators. Our early ancestors were physically vulnerable to large carnivores and developed corresponding attitudes of respect, avoidance, and acceptance. As civilization evolved and man developed weapons, the balance shifted. Early civilizations, in particular those with pastoral ways, attempted to eliminate large carnivores as threats to life and property. Brown bears (Ursus arctos) and wolves (Canis lupus) were consequently extirpated from much of their range in Europe and in North America south of Canada. Efforts to protect brown bears began in the late 1880s in some European countries and population reintroductions and augmentations are ongoing. They are less controversial than in North America. On the other hand, there are no wolf introductions, as has occurred in North America, and Europeans have a more negative attitude towards wolves. Control of predators to enhance ungulate harvest varies. In Western Europe, landowners own the hunting rights to
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».