The effectiveness of hazing African lions as a conflict mitigation tool: implications for carnivore management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Human–carnivore conflict (HCC) represents one of the greatest threats to rural livelihoods and the persistence of large carnivores. The application of aversive conditioning, the association of unpleasant stimuli with the occurrence of unwanted behaviors, to mitigate HCC has achieved mixed results within and across species, making a better understanding of the factors driving intervention success critical to inform management practices. We explored the degree to which the chasing of African lions (Panthera leo) out of no tolerance zones conditions lion behavior to reduce their rate of return into community lands or rate of repeated livestock killing, providing evidence‐based understanding of program outcomes. We used data from 15 global positioning system (GPS)‐collared lions adjacent to Hwange National Park, Zimbabwe, with each lion receiving 0–17 conditioning treatments, and analyzed the data using recurrent event survival analysis and logistic regression. Chases were most successful (i.e., lion pushed out of the no tolerance zone by sunrise of the following day) in the dry season (i.e., when wild prey were more predictable), in areas closer to the park, and for individuals from smaller and more stable prides (i.e., had not lost a pride male within six months). Adult females and subadult males were more likely than adult males to reenter community lands, and subadult males were most likely to repeatedly depredate livestock. While livestock depredation has decreased since program initiation, the individuals in this study were overall not less likely to enter community lands or depredate livestock in response to chases when chases were considered isolated events. Rather, it was the consistency of deterrence events that proved most important in reducing livestock depredations, likely because of a stronger reinforcement between the undesired behavior and the negative stimulus. However, lions that had previously habitually killed livestock had greater depredation rates even after several conditioning treatments. Aversive conditioning holds promise in the management of carnivores that depredate livestock, but intervention must be consistent, ideally early in the development of problem behaviors, to maximize intervention effectiveness. Methods that separate wildlife from people (i.e., fencing, livestock enclosure fortification), in combination with aversive conditioning, may be needed to provide a sustainable, long‐term solution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».