Evaluation of intercept feeding to reduce livestock depredation by grizzly bears
Notice bibliographique
Résumé
Supplemental and diversionary feeding can reduce conflicts between wildlife and people. However, feeding also can increase species abundance, survival, and reproductive success, which might increase human–wildlife conflicts. In southwestern Alberta, Canada, the provincial government fed road-killed ungulates to grizzly bears (Ursus arctos) each spring during 1998–2013 attempting to reduce spring depredation of livestock by grizzly bears. We used non-invasive genetic sampling, remote trail cameras, and complaint records to evaluate the efficacy of Alberta's intercept-feeding program. We monitored 12 intercept-feeding locations in 2012 and 2013. Using DNA, we identified 22 grizzly bears (19 M, 3 F) at the intercept-feeding sites. Remote trail cameras detected grizzly bears at all intercept-feeding sites, but detected females with dependent offspring at only 4 of the 12 sites. We reviewed complaint data for incidents before, during, and after the intercept-feeding program. We defined an incident as a situation where the grizzly bear caused property damage, obtained anthropogenic food, or killed or attempted to kill livestock or pets. Spring (1 Mar–15 Jun) grizzly bear–livestock incidents did not decrease during the intercept-feeding program (pre: 1982–1995, x̄ = 0.8 spring livestock incidents/yr, SE = 0.3, during: 1999–2013, x̄ = 3.3 spring livestock incidents/yr, SE = 1.3, t = 1.76, 27 df, P = 0.09). We also collected DNA samples from bears involved in incidents, and only 2 bears detected at intercept-feeding sites were detected also at a spring incident site. The intercept-feeding program was suspended in 2014 and 2015, and we did not detect an increase in spring livestock depredation. We estimated annual operating costs to be $43,850 Canadian dollars (CAD); initial capital equipment investment was $19,000 CAD. In total, approximately $720,600 CAD has been spent on the intercept-feeding program between 1998 and 2013. Intercept feeding did not decrease spring livestock depredation; therefore, other mitigation efforts, including electric fencing and deadstock removal, might be a more cost-effective long-term solution.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».