Fatal attacks by American black bear on people: 1900–2009
Notice bibliographique
Résumé
Abstract At least 63 people were killed in 59 incidents by non‐captive black bear ( Ursus americanus ) during 1900–2009. Fatal black bear attacks occurred in Canada and Alaska ( n = 49) and in the lower 48 states ( n = 14). There were 3.5 times as many fatal attacks in Canada and Alaska but only 1.75 times as many black bears, and much less human contact for black bears in Canada and Alaska. There was a weak positive correlation ( r s = 0.56, P ≤ 0.000) between the estimated size of a bear population within a given jurisdiction and the number of fatal black bear attacks. Some jurisdictions had no fatal black bear attacks but had large estimated black bear populations. Of fatal attacks, 86% (54 of 63, 1.08/yr) occurred between 1960 and 2009. There was positive linear relationship between the number of fatal black bear attacks per decade and human population size in the United States and Canada per decade ( r 2 = 0.92, β = 0.000, P ≤ 0.001). Of fatal attacks, 91% (49 of 54) occurred on parties of 1 or 2 persons. In 38% (15 of 40) of incidents, peoples' food or garbage probably influenced the bear being in the attack location. We judged that the bear involved acted as a predator in 88% (49 of 56) of fatal incidents. Adult ( n = 23) or subadult ( n = 10) male bears were involved in 92% (33 of 36) of fatal predatory incidents, reflecting biological and behavioral differences between male and female bears. That most fatal black bear attacks were predatory and were carried out by 1 bear shows that females with young are not the most dangerous black bears. As a result of our research agencies managing black bear can more accurately understand the risk of being killed by a black bear, and can communicate this to the public. With training, people can learn to recognize the behaviors of a bear considering them as prey and can act to deter predation. © 2011 The Wildlife Society.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».