Polar bear attacks on humans: Implications of a changing climate
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Understanding causes of polar bear ( Ursus maritimus ) attacks on humans is critical to ensuring both human safety and polar bear conservation. Although considerable attention has been focused on understanding black ( U. americanus ) and grizzly ( U. arctos ) bear conflicts with humans, there have been few attempts to systematically collect, analyze, and interpret available information on human‐polar bear conflicts across their range. To help fill this knowledge gap, a database was developed (Polar Bear‐Human Information Management System [PBHIMS]) to facilitate the range‐wide collection and analysis of human‐polar bear conflict data. We populated the PBHIMS with data collected throughout the polar bear range, analyzed polar bear attacks on people, and found that reported attacks have been extremely rare. From 1870–2014, we documented 73 attacks by wild polar bears, distributed among the 5 polar bear Range States (Canada, Greenland, Norway, Russia, and United States), which resulted in 20 human fatalities and 63 human injuries. We found that nutritionally stressed adult male polar bears were the most likely to pose threats to human safety. Attacks by adult females were rare, and most were attributed to defense of cubs. We judged that bears acted as a predator in most attacks, and that nearly all attacks involved ≤2 people. Increased concern for both human and bear safety is warranted in light of predictions of increased numbers of nutritionally stressed bears spending longer amounts of time on land near people because of the loss of their sea ice habitat. Improved conflict investigation is needed to collect accurate and relevant data and communicate accurate bear safety messages and mitigation strategies to the public. With better information, people can take proactive measures in polar bear habitat to ensure their safety and prevent conflicts with polar bears. This work represents an important first step towards improving our understanding of factors influencing human‐polar bear conflicts. Continued collection and analysis of range‐wide data on interactions and conflicts will help increase human safety and ensure the conservation of polar bears for future generations. © 2017 The Wildlife Society.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».