Evaluation of Potential Factors Predisposing Livestock to Predation by Jaguars
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Depredation of livestock by large carnivores is an important but poorly understood source of human‐carnivore conflict. We examined patterns of livestock depredation by jaguars ( Panthera onca ) and pumas ( Puma concolor ) on a ranch‐wildlife reserve in western Brazil to assess factors contributing to prey mortality. We predicted jaguars would kill a greater proportion of calves than yearling and adult cattle and that proximity to suitable habitat would increase mortality risk. We further speculated that exposure to predation risk would promote livestock grouping and increased movement distance. We recorded 169 cattle mortality incidents during 2003–2004, of which 19% were due to predation by jaguars and pumas. This level of mortality represented 0.2–0.3% of the total livestock holdings on the ranch. Jaguars caused most (69%) cattle predation events, and survival in allotments was lower for calves than for other age classes. Forest proximity was the only variable we found to explain patterns of livestock mortality, with predation risk increasing as distance to forest cover declined. Due to low predation risk, cattle movement patterns and grouping behavior did not vary relative to level of spatial overlap with radiocollared jaguars. The overall effect of predation on cattle was low and livestock likely constituted an alternative prey for large cats in our study area. However, selection of calves over other age cohorts and higher predation risk among cattle in proximity to forest cover is suggestive of selection of substandard individuals. Cattle ranchers in the Pantanal region may reduce cattle mortality rates by concentrating on losses due to nonpredation causes that could be more easily controlled.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».