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Enregistrement W2271627438 · doi:10.1038/srep20552

Human behaviour can trigger large carnivore attacks in developed countries

2016· article· en· W2271627438 sur OpenAlexaff
Vincenzo Penteriani, María del Mar Delgado, Francesco Pinchera, Javier Naves, Alberto Fernández‐Gil, Ilpo Kojola, Sauli Härkönen, Harri Norberg, Jens Frank, José M. Fedriani, Veronica Sahlén, Ole‐Gunnar Støen, Jon E. Swenson, Petter Wabakken, Mario Pellegrini, Stephen Herrero, José Vicente López‐Bao

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesKoneen SäätiöMinisterio de Economía y Competitividad
Mots-clésCarnivoreWildlifeGeographyComputer securityEcologyBiologyPredationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The media and scientific literature are increasingly reporting an escalation of large carnivore attacks on humans in North America and Europe. Although rare compared to human fatalities by other wildlife, the media often overplay large carnivore attacks on humans, causing increased fear and negative attitudes towards coexisting with and conserving these species. Although large carnivore populations are generally increasing in developed countries, increased numbers are not solely responsible for the observed rise in the number of attacks by large carnivores. Here we show that an increasing number of people are involved in outdoor activities and, when doing so, some people engage in risk-enhancing behaviour that can increase the probability of a risky encounter and a potential attack. About half of the well-documented reported attacks have involved risk-enhancing human behaviours, the most common of which is leaving children unattended. Our study provides unique insight into the causes, and as a result the prevention, of large carnivore attacks on people. Prevention and information that can encourage appropriate human behaviour when sharing the landscape with large carnivores are of paramount importance to reduce both potentially fatal human-carnivore encounters and their consequences to large carnivores.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations221
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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