Dealing With Deadstock: A Case Study of Carnivore Conflict Mitigation From Southwestern Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Livestock deaths are an unfortunate reality for livestock producers and dead livestock (i.e., deadstock) disposal options can have implications beyond the ranch itself. In Alberta, Canada, natural disposal (i.e., disposing of the carcass in a manner that allows for scavenging) has increased since the 2003 detection of bovine spongiform encephalopathy (BSE) in Canadian cattle. Prior to BSE, rendering companies removed deadstock for free. However, rendering companies started charging producers to remove deadstock to offset costs associated with new regulatory requirements enacted by the Canadian Food Inspection Agency, which has resulted in increased on-farm natural disposal of deadstock. This increase has ecological implications because deadstock are a major attractant for large carnivores. Carnivores feeding on deadstock are often near other agricultural attractants such as stored grain and feed, silage, and living livestock, which can exacerbate conflict potential and pose a risk to human safety. To help mitigate conflicts associated with deadstock, the Waterton Biosphere Reserve's (a local non-profit) Carnivores and Communities Program (CACP) supported expansion of community deadstock removal efforts beginning in 2009, including reimbursement of on-farm removal costs, bear-resistant deadstock bins, and a livestock compost facility (operational 2013–2014). Here, we present an evaluative case study describing the development, implementation, and results of the deadstock removal program, including the compost facility. We tracked the number of head of livestock removed each year, the number of participating landowners, the average cost per head, and total program costs. We also used an online survey to assess participants' perspectives of the deadstock removal program and future needs. To date, the CACP has removed >5,400 livestock carcasses, representing between 15.1 and 22.6% of available carcasses in the program area, and 67.3% of livestock owners indicated they currently use the deadstock removal program to dispose of deadstock. Average cost to compost an animal was significantly less than other removal methods ($36.89 composting vs. $79.59 non-composting, one-tailed t-test, unequal sampling variances: t = 4.08, df = 5.87, p = 0.003). We conclude by discussing both ecological and social implications for deadstock removal as a conflict mitigation measure and make suggestions for future management considerations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».