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Enregistrement W2993324324 · doi:10.1017/9781787445925.009

Knowing Individual Bears

2019· other· en· W2993324324 sur OpenAlexaboutno aff
Owen T. Nevin, Ian Convery, John Kitchin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowing individuals is important. It is hard to think of a more open-ended truism with which to start a chapter on knowing individual bears, but for behavioural ecologists, it is not only important, it is essential. As Barrie Gilbert notes in the foreword to this volume, the consequences of ‘not knowing’ individual bears and/or ‘their place’ can be serious. Whether that knowledge of individuals is applied in the academic pursuit of ethology (the study of behaviour in wild animals), as a naturalist guide within the ecotourism industry or to improve husbandry in an agricultural setting, including bear farming for bile across China and southeast Asia (see Chapter 8, this volume), it draws on a deep history and heritage. In this chapter, we outline the history and trajectory of bear identification and in doing so reflect on antecedents of human/other animal relations that span millennia. Our behavioural research with brown bears in Glendale Cove on Knight Inlet in British Columbia began in 1996 and has continued over a period of more than 20 years in partnership with Knight Inlet Lodge (KIL), a commercial bear viewing lodge based in the cove. While not unique, this long-term commitment to research by a commercial partner offers a model by which generational scale studies can be conducted beyond the boundaries of parks and protected areas, which, after all, is where most wildlife resides. As Western (2015) notes, globally most biodiversity lives outside of protected areas, though it is undoubtedly richer within protected areas (Gray et al 2016). This has profound implications for how we interact with wildlife, and in particular how people relate to charismatic megafauna. Ethological studies at KIL have included investigation of the impact of viewing activities on the foraging energetics of bears (Nevin 2003; Nevin and Gilbert 2005b, 2005c); temporal-spatial refuging (Nevin 2003; Nevin and Gilbert 2005b, 2005c); breeding behaviour (Nevin and Gilbert 2005a); and the selection and use of mark trees in olfactory communication (Clapham 2012; Clapham et al 2012, 2013, 2014). In parallel, GPS telemetry and genetic sampling have addressed spatial movement, habitat use, connectivity, dispersal and relatedness, while social science research has explored the relationship between people and bears, and their cultural meanings (Nevin et al 2012, 2014). Much of the detailed behavioural study on the site is facilitated by the maintenance of a register of individually identifiable bears of known age-sex class.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,011

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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