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Enregistrement W2974357088 · doi:10.1098/rsos.191231

Trophy hunters pay more to target larger-bodied carnivores

2019· article· en· W2974357088 sur OpenAlexafffund
Ilona Mihalik, Andrew W. Bateman, Chris T. Darimont

Notice bibliographique

RevueRoyal Society Open Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensRaincoast Conservation FoundationUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTrophyGeographyFisheryBusinessBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hunters often target species that require resource investment disproportionate to associated nutritional rewards. Costly signalling theory provides a potential explanation, proposing that hunters target species that impose high costs (e.g. higher failure and injury risks, lower consumptive returns) because it signals an ability to absorb costly behaviour. If costly signalling is relevant to contemporary 'big game' hunters, we would expect hunters to pay higher prices to hunt taxa with higher perceived costs. Accordingly, we hypothesized that hunt prices would be higher for taxa that are larger-bodied, rarer, carnivorous, or described as dangerous or difficult to hunt. In a dataset on 721 guided hunts for 15 North American large mammals, prices listed online increased with body size in carnivores (from approximately $550 to $1800 USD/day across the observed range). This pattern suggests that elements of costly signals may persist among contemporary non-subsistence hunters. Persistence might simply relate to deception, given that signal honesty and fitness benefits are unlikely in such different conditions compared with ancestral environments in which hunting behaviour evolved. If larger-bodied carnivores are generally more desirable to hunters, then conservation and management strategies should consider not only the ecology of the hunted but also the motivations of hunters.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,241 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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