Trends in intensive management of Alaska's grizzly bears, 1980–2010
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hunting regulations for grizzly bears ( Ursus arctos ) in much of Alaska since 1980 increasingly were designed to reduce bear abundance in the expectation such regulations would lead to increased harvests by hunters of moose ( Alces alces ) and caribou ( Rangifer tarandus ). Regulations were liberalized during 1980–2010 primarily in the area we termed the Liberal Grizzly Bear Hunting Area (hereafter Liberal Hunt Area) which encompassed 76.2% of Alaska. By 2010, these changes resulted in longer hunting seasons (100% of Liberal Hunt Area had seasons > 100 days, 99.7% > 200 days, and 67.8% > 300 days), more liberal bag limits (99.1% of the Liberal Hunt Area with a bag limit ≥ 1/yr and 10.1% with a bag limit ≥ 2/yr), and widespread waiver of resident tag fees (waived in 95.7% of the Liberal Hunt Area). During 1995–2010, there were 124 changes that made grizzly bear hunting regulations more liberal and two making them more conservative. The 4‐year mean for grizzly bear kills by hunters increased 213% between 1976–1980 (387 grizzly bears) and 2005–2008 (823 grizzly bears). Since 2000, long‐term research studies on grizzly populations in the Liberal Hunt Area have been terminated without replacement. Management of large predators by the State of Alaska is constrained by a 1994 state statute mandating “intensive management” in areas classified as important for human consumptive use of ungulates. Current grizzly bear management in the Liberal Hunt Area is inconsistent with the recommendations of the National Research Council's 1997 report on predator management in Alaska. Current attitudes, policies and absence of science‐based management of grizzly bears in Alaska are increasingly similar to those that resulted in the near extirpation of grizzly bears south of Canada in the 19th and 20th centuries. If current trends continue, they increase risks to portions of the largest and most intact population of grizzly bears in North America. © 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».