Local Experts’ Observations, Interpretations, and Responses to Human-Polar Bear Interactions in Churchill, Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
Since interactions and conflicts between polar bears (Ursus maritimus) and people are reportedly increasing across the Arctic, there is a pressing need to better understand how such conflicts can be prevented or their outcomes ameliorated. A great deal of knowledge about what strategies work for both preventing and mitigating human-polar bear conflicts lies with local experts, yet this knowledge has often remained relatively inaccessible to contemporary wildlife managers. This study had three main aims: to document and synthesize local knowledge of polar bear behaviour in Churchill, Manitoba, to characterize perceptions and interpretations of polar bears, and to examine the linkage between local experts’ knowledge, perceptions, and actions. We identified a suite of bear behaviours that local experts consistently observe and interpret as cues to the bears’ intent. These behaviours are not unique to this locale. Nevertheless, differences in perspectives on the predictability of polar bear behaviour and in interpretations of the nature of bears significantly influence study participants’ strategies for responding to bears. Our findings demonstrate that human-related factors are more complex than current models of human-bear interactions account for, so there is a need to develop richer models for understanding what motivates and influences human behaviours and responses towards bears.
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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 | 0,005 | 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) | 0,001 | 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 ».