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Enregistrement W2884769537 · doi:10.1111/mam.12135

Surplus killing by pumas <i>Puma concolor</i>: rumours and facts

2018· article· en· W2884769537 sur OpenAlexfundno aff
Mauro Lucherini, María de las Mercedes Guerisoli, Estela Maris Luengos Vidal

Notice bibliographique

RevueMammal Review · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSecretaría de Ciencia y Técnica, Universidad de Buenos AiresSecretaría General de Ciencia y Tecnología , Universidad Nacional del SurUniversidad Nacional del SurInstituto Nacional de Tecnología AgropecuariaConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasUniversité de Sherbrooke
Mots-clésPumaPredationLivestockCarnivoreEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Surplus killing (i.e. predation in which predators kill more prey than necessary to satiate their hunger) appears to be widespread in carnivores and has the potential to exacerbate human–carnivore conflict. Nevertheless, little is known about the frequency of surplus killing or about its impact on livestock. We review the information available on surplus killing by pumas Puma concolor and use data from central Argentina to quantify its impact on ranching and to analyse both its causes and its implications for puma–human conflicts. We reviewed 73 publications and found nine mentions of surplus killing events from six countries. The sheep was by far the most commonly affected livestock species. In central Argentina, surplus killing was reported by 25–33% of the ranchers. In this region, the number of livestock killed during each event ranged from seven to 160 (median = 23) for the literature reports and from two to 70 (median = 7) in the records we personally collated. The number of individual animals killed per event was greater for interview‐based second‐hand reports than for first‐hand reports and verified events. Our results indicate that although surplus killing by pumas is uncommonly reported in the literature, it may be locally recurrent. Although surplus killing may be overestimated in interview‐based reports, it can produce significant losses for sheep and goat ranchers, may strongly exacerbate puma–human conflicts, and should be considered in puma–human conflict mitigation strategies. Ranchers typically attributed surplus killing to female pumas teaching kittens to hunt. However, there is little evidence supporting this interpretation. Surplus killing by pumas may be more likely to occur in situations where the predator's ‘normal’ hunting sequence is disrupted by the accessibility of large numbers of easy prey. Confinement, stormy weather and poor antipredator behaviour may favour the occurrence of surplus killing events on livestock.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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