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Enregistrement W4281648956 · doi:10.1111/csp2.12743

Human impacts on mammals in and around a protected area before, during, and after <scp>COVID</scp> ‐19 lockdowns

2022· article· en· W4281648956 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueConservation Science and Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensWestern Forest ProductsUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésUrsusOdocoileusWildlifeCanisRecreationGeographySnowshoe hareNational parkOccupancyWildlife managementUngulateCamera trapDemographyBiodiversityHabitatEcologyBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The dual mandate for many protected areas (PAs) to simultaneously promote recreation and conserve biodiversity may be hampered by negative effects of recreation on wildlife. However, reports of these effects are not consistent, presenting a knowledge gap that hinders evidence‐based decision‐making. We used camera traps to monitor human activity and terrestrial mammals in Golden Ears Provincial Park and the adjacent University of British Columbia Malcolm Knapp Research Forest near Vancouver, Canada, with the objective of discerning relative effects of various forms of recreation on cougars ( Puma concolor ), black bears ( Ursus americanus ), black‐tailed deer ( Odocoileus hemionus ), snowshoe hares ( Lepus americanus ), coyotes ( Canis latrans ), and bobcats ( Lynx rufus ). Additionally, public closures of the study area associated with the COVD‐19 pandemic offered an unprecedented period of human‐exclusion through which to explore these effects. Using Bayesian generalized mixed‐effects models, we detected negative effects of hikers (mean posterior estimate = −0.58, 95% credible interval [CI] −1.09 to −0.12) on weekly bobcat habitat use and negative effects of motorized vehicles (estimate = −0.28, 95% CI −0.61 to −0.05) on weekly black bear habitat use. We also found increased cougar detection rates in the PA during the COVID‐19 closure (estimate = 0.007, 95% CI 0.005 to 0.009), but decreased cougar detection rates (estimate = −0.006, 95% CI −0.009 to −0.003) and increased black‐tailed deer detection rates (estimate = 0.014, 95% CI 0.002 to 0.026) upon reopening of the PA. Our results emphasize that effects of human activity on wildlife habitat use and movement may be species‐ and/or activity‐dependent, and that camera traps can be an invaluable tool for monitoring both wildlife and human activity, collecting data even when public access is barred. Further, we encourage PA managers seeking to promote both biodiversity conservation and recreation to explicitly assess trade‐offs between these two goals in their PAs.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle