Indirect effects of bear hunting: a review from Scandinavia
Notice bibliographique
Résumé
Harvest by means of hunting is a commonly used tool in large carnivore management. To evaluate the effects of harvest on populations, managers usually focus on numerical or immediate direct demographic effects of harvest mortality on a population's size and growth. However, we suggest that managers should also give consideration to indirect and potential evolutionary effects of hunting (e.g., the consequences of a change in the age, sex, and social structure), and their effects on population growth rate. We define “indirect effects” as hunting-induced changes in a population, including human-induced selection, that result in an additive change to the population growth rate “lambda” beyond that due to the initial offtake from direct mortality. We considered 4 major sources of possible indirect effects from hunting of bears: (1) changes to a population's age and sex structure, (2) changes to a population's social structure, (3) changes in individual behavior, and (4) human-induced selection. We identified empirically supported, as well as expected, indirect effects of hunting based primarily on >30 years of research on the Scandinavian brown bear (Ursus arctos) population. We stress that some indirect effects have been documented (e.g., habitat use and daily activity patterns of bears change when hunting seasons start, and changes in male social structure induce sexually selected infanticide and reduce population growth). Other effects may be more difficult to document and quantify in wild bear populations (e.g., how a younger age structure in males may lead to decreased offspring survival). We suggest that managers of bear and other large carnivore populations adopt a precautionary approach and assume that indirect effects do exist, have a potential impact on population structure, and, ultimately, may have an effect on population growth that differs from that predicted by harvest models based on direct effects alone.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».