Site selection by geese in a suburban landscape
Notice bibliographique
Résumé
Background In European and North American cities geese are among the most common and most visible large herbivores. As such, their presence and behaviour often conflict with the desires of the human residents. Fouling, noise, aggression and health concerns are all cited as reasons that there are “ too many ”. Lethal control is often used for population management; however, this raises questions about whether this is a sustainable strategy to resolve the conflict between humans and geese when, paradoxically, it is humans that are responsible for creating the habitat and often providing the food and protection of geese at other times. We hypothesise that the landscaping of suburban parks can be improved to decrease its attractiveness to geese and to reduce the opportunity for conflict between geese and humans. Methods Using observations collected over five years from a botanic garden situated in suburban Belgium and data from the whole of Flanders in Belgium, we examined landscape features that attract geese. These included the presence of islands in lakes, the distance from water, barriers to level flight and the size of exploited areas. The birds studied were the tadornine goose Alopochen aegyptiaca (L. 1766) (Egyptian goose) and the anserine geese, Branta canadensis (L. 1758) (Canada goose), Anser anser (L. 1758) (greylag goose) and Branta leucopsis (Bechstein, 1803) (barnacle goose). Landscape modification is a known method for altering goose behaviour, but there is little information on the power of such methods with which to inform managers and planners. Results Our results demonstrate that lakes with islands attract more than twice as many anserine geese than lakes without islands, but make little difference to Egyptian geese. Furthermore, flight barriers between grazing areas and lakes are an effective deterrent to geese using an area for feeding. Keeping grazing areas small and surrounded by trees reduces their attractiveness to geese. Conclusion The results suggest that landscape design can be used successfully to reduce the number of geese and their conflict with humans. However, this approach has its limitations and would require humans to compromise on what they expect from their landscaped parks, such as open vistas, lakes, islands and closely cropped lawns.
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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) | 0,005 | 0,002 |
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 ».