Personality influences wildlife responses to aversive conditioning
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Ungulate species around the world are habituating to humans and human infrastructure, which can cause the loss of migratory behavior, local overpopulation, ecosystem damage, and human‐wildlife interactions. Wildlife managers sometimes attempt to reduce habituation by subjecting ungulates to aversive conditioning, comprised of negative stimuli in association with specific locations or behaviors, but high variability in the responsiveness of animals has limited the utility of this technique. We studied this limitation using 20 wild elk ( Cervus canadensis ) inhabiting a mountain town by identifying and comparing the responses of individuals categorized along a personality gradient from shy to bold, subjecting animals to aversive conditioning that either isolated animals or let them remain in a group, and then comparing their wariness via flight response distances before, during, and after conditioning. Bolder elk had significantly greater increases in wariness during conditioning and greater decreases in wariness once the conditioning period was complete. Isolation versus group‐based treatment did not affect responsiveness during the conditioning period, but isolated animals retained more wariness after conditioning ended. These results suggest that wildlife managers could increase the efficacy of aversive conditioning by identifying and targeting specific personality types and individuals to modify behavior and mitigate the broader ecological effects of habituated wildlife. © 2018 The Wildlife Society.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».