Temporal dynamics of human-polar bear conflicts in Churchill, Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
Identifying factors that influence human-wildlife conflicts is essential to the management of these interactions. Polar bears (Ursus maritimus) come into conflict with humans and these conflicts may become more frequent as the bears spend more time on land due to climate warming induced sea ice loss. To reduce human-bear conflicts, polar bears near Churchill, Manitoba, Canada, are deterred from human areas or caught, held temporarily, and relocated by wildlife officials. We evaluated data for 2061 bear captures intended to reduce human-bear conflicts from 1970 to 2018 to understand temporal dynamics relative to population trends and sea ice indices. On average, 42 different conflict bears/year (SE = 3.6, range = 3 to 110) were handled. The number of conflict bears increased up to a 2001 breakpoint with no trend afterwards. The proportion of conflict bears relative to the population size increased until a breakpoint in 1998 with no trend afterwards. The mean age of conflict bears was 5.5 years (SE = 0.01, range = 1 to 31) and increased over time from 2.6 in 1970 to 6.7 in 2018. Pooling years, subadults were the most common group in conflict and comprised 55% of the bears handled. Age/sex class composition varied significantly before and after the 2001 breakpoint, with subadults comprising a lower proportion of conflict bears after the breakpoint. We found different temporal trends in the number of bears caught in each age/sex class, as well as the entire population, suggesting that multiple factors were involved. The number of conflict bears increased with the length of the ice-free period and there was a positive interaction between abundance and year on the number of conflict bears, indicating that when abundance was higher, the effect of year was higher. Observed changes may be associated with increasing effects of climate change on body condition, longer on-land periods, altered migration routes, altered summering habitat, and food-seeking behaviour. Definitive explanations for the patterns, however, are challenged by shifts in management activities.
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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 ».