Integrating animal welfare into wildlife policy: a comparative analysis of coyote management programs in California, United States and Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Coyotes ( Canis latrans ) are native to North America and are frequently seen in and around urbanized areas. As human population grows and urban sprawl encroaches on coyote habitat, human-coyote conflicts increase. Faced with the need to find solutions, policy-makers, and conservationists are challenged with the task of designing coyote management programs that would ensure public safety while conserving the species. The need to consider the welfare of individual animals, as encompassed by the emerging field of Compassionate Conservation, adds an additional challenge. By examining two coyote management programs’ case studies in North America—one in Long Beach, California and another in Oakville, Ontario—the benefits of adopting compassionate solutions are illustrated. As exemplified by Oakville’s strategy, compassionate programs promote the moral treatment of animals while proving to be economically and socially superior to strategies employing lethal measures. Such strategies adopt proactive, rather than reactive responses to human-coyote encounters and invest heavily in public engagement and education. Through the development, implementation, and regulation of non-lethal wildlife management policies, more cities and towns will be able to meet the needs of the stakeholders involved in coyote-human conflict while sparing the life of the animal.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».