Large carnivore hunting and the social license to hunt
Notice bibliographique
Résumé
The social license to operate framework considers how society grants or withholds informal permission for resource extractors to exploit publicly owned resources. We developed a modified model, which we refer to as the social license to hunt (SLH). In it we similarly consider hunters as operators, given that wildlife are legally considered public resources in North America and Europe. We applied the SLH model to examine the controversial hunting of large carnivores, which are frequently killed for trophies. Killing for trophies is widespread, but undertaken by a minority of hunters, and can pose threats to the SLH for trophy-seeking carnivore hunters and potentially beyond. Societal opposition to large carnivore hunting relates not only to conservation concerns but also to misalignment between killing for trophies and dominant public values and attitudes concerning the treatment of animals. We summarized cases related to the killing of grizzly bears (Ursus arctos), wolves (Canis lupus), and other large carnivores in Canada, the United States, and Europe to illustrate how opposition to large carnivore hunting, now expressed primarily on social media, can exert rapid and significant pressure on policy makers and politicians. Evidence of the potential for transformative change to wildlife management and conservation includes proposed and realized changes to legislation, business practice, and wildlife policy, including the banning of some large carnivore hunts. Given that policy is ultimately shaped by societal values and attitudes, research gaps include developing increased insight into public support of various hunting policies beyond that derived from monitoring of social media and public polling. Informed by increased evidence, the SLH model can provide a conceptual foundation for predicting the likelihood of transient versus enduring changes to wildlife conservation policy and practice for a wide variety of taxa and contexts.
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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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».