Usually hated, sometimes loved: A review of wild ungulates' contributions to people
Notice bibliographique
Résumé
Nature's contributions to people (NCP) may be both beneficial and detrimental to humans' quality of life. Since our origins, humans have been closely related to wild ungulates, which have traditionally played an outstanding role as a source of food or raw materials. Currently, wild ungulates are declining in some regions, but recovering in others throughout passive rewilding processes. This is reshaping human-ungulate interactions. Thus, adequately understanding the benefits and detriments associated with wild ungulate populations is necessary to promote human-ungulate co-existence. Here, we reviewed 575 articles (2000-2019) on human-wild ungulate interactions to identify key knowledge gaps on NCP associated with wild ungulates. Wild ungulate research was mainly distributed into seven research clusters focussing on: (1) silvicultural damage in Eurasia; (2) herbivory and natural vegetation; (3) conflicts in urban areas of North America; (4) agricultural damage in Mediterranean agro-ecosystems; (5) social research in Africa and Asia; (6) agricultural damage in North America; (7) research in natural American Northwest areas. Research mostly focused on detrimental NCP. However, the number of publications mentioning beneficial contributions increased after the Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services conceptual framework was implemented. Human-ungulate interactions' research was biased towards the Global North and Cervidae, Suidae and Bovidae families. Regarding detrimental NCP, most publications referred to production damage (e.g. crops), followed by biodiversity damage, and material damage (e.g. traffic collisions). Regarding beneficial NCP, publications mainly highlighted non-material contributions (e.g. recreational hunting), followed by material NCP and regulating contributions (e.g. habitat creation). The main actions taken to manage wild ungulate populations were lethal control and using deterrents and barriers (e.g. fencing), which effectiveness was rarely assessed. Increasing research and awareness about beneficial NCP and effective management tools may help to improve the conservation of wild ungulates and the ecosystems they inhabit to facilitate people-ungulate co-existence in the Anthropocene.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».