Individual and Temporal Variation in Use of Residential Areas by Urban Coyotes
Notice bibliographique
Résumé
Coyotes ( Canis latrans ) have established populations in most major urban centers across North America. While the risk of attacks on humans or their pets is low, the presence of carnivores in areas with high human use has resulted in increased public concern. Having a clearer understanding of which animals are more likely to interact with humans and when interactions are more likely to occur will help mitigate human-carnivore conflicts. Despite clear broad-scale patterns of human avoidance, human-coyote interactions occur most frequently in residential areas. Our purpose was to determine if use of residential areas varied consistently across individuals or time. We used locations from GPS collars deployed on 14 coyotes in the Greater Toronto Area, Ontario, Canada from 2012 to 2017 to fit a step selection function. Average (±SE) home range size estimates were 17.3 ± 4.6 km 2 for resident coyotes and 102.8 ± 32.9 km 2 for non-residents. We found that coyotes used natural areas more (β = 0.07, SE = 0.02, p < 0.0001), and roads (β = −0.50, SE = 0.13, p < 0.0001) and residential areas (β = −0.79, SE = 0.21, p = 0.0001) less during the day than at night. We also found that coyotes were more likely to use residential areas in the breeding season from January to April (β = 0.69, SE = 0.20, p = 0.0007) and the pup rearing season from May to August (β = 0.54, SE = 0.13, p < 0.0001) than in the dispersal season from September to December. Lastly, we found that resident coyotes were less likely to use residential areas than non-resident coyotes (β = −1.13, SE = 0.26, p < 0.0001). As far as we are aware, our study is the first to identify the seasons when coyotes are more likely to use residential areas. The seasonal patterns in habitat use that we observed reflect patterns that have been previously reported for human-coyote conflicts. Our results demonstrate that reducing the availability of anthropogenic food sources in residential areas, particularly in the winter and spring, should be a priority for managers aiming to reduce human-coyote conflict in urban areas.
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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 ».