Considerations for furbearer trapping regulations to prevent grizzly bear toe amputation and injury
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Science and adaptive management form crucial components of the North American model of wildlife management. Under this model, wildlife managers are encouraged to update management approaches when new information arises whose implementation could improve the stewardship and viability of wildlife populations and the well-being of animals. Here we detail a troubling observation of several grizzly bears with amputated toes in southeast British Columbia and assemble evidence to inform management strategies to remedy the issue. During the capture of 59 grizzly bears, we noticed that four individuals (~7%) had amputated toes on one of their front feet. The wounds were all healed and linear in nature. Further opportunistic record collection revealed that similar examples of amputated toes occurred beyond our study area, and that furbearer traps were frequently responsible for toe loss. We found evidence that seasonal overlap between the active season for grizzly bears and the fall trapping seasons for small furbearers with body grip traps and for wolves with foothold traps may explain the issue. Multiple options to reduce or eliminate this issue exist, but have varying degrees of expected efficacy and require differing levels of monitoring. The most certain approach to greatly reduce the issue is to delay the start of the marten trapping season until December 1, when most bears have denned, instead of opening the season on or prior to November 1, when more than 50% of bears are still active. Additionally, innovative solutions, such as narrowing trap entrances to exclude bear feet while still allowing entrance of target furbearers, have the potential to minimize accidental capture of bears, but the effectiveness of these approaches is unknown. Experimental evidence suggested that better anchoring traps was not a viable solution. Solutions that do not involve season changes will require monitoring of efficacy and compliance to ensure success.
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 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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».