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Enregistrement W4310277633 · doi:10.1002/wsb.1384

Behavioral responses of Canada geese to winter harassment in the context of human‐wildlife conflicts

2022· article· en· W4310277633 sur OpenAlexaffabout
Ryan J. Askren, Mike W. Eichholz, Christopher M. Sharp, Brian E. Washburn, Scott F. Beckerman, Craig K. Pullins, Auriel M. V. Fournier, Jay A. VonBank, Mitch D. Weegman, Heath M. Hagy, Michael P. Ward

Notice bibliographique

RevueWildlife Society Bulletin · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignU.S. Fish and Wildlife ServiceSouthern Illinois UniversityIllinois Department of Natural Resources
Mots-clésHarassmentBrantaWildlifeHuman–wildlife conflictContext (archaeology)WaterfowlGeographyGooseEcologyHabitatBiologyPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Wildlife harassment (i.e., intentional disturbance by humans) is a common nonlethal management approach employed to reduce human‐wildlife conflicts, but effectiveness is often undocumented or uncertain. We evaluated the effect of harassment on Canada goose ( Branta canadensis ) behavior in an urban area during winter. Winter can be a challenging period for waterfowl given limited food availability and greater thermoregulatory costs; thus, we expected that harassment in winter may be more effective than during other portions of the year. We used GPS transmitters equipped with accelerometers to evaluate the effects of harassment, weather conditions, and breeding origin location on goose movements, land cover use, emigration, survival, and behavior. Harassment caused geese to leave the harassment site more often (3.5 times) than on days when not harassed, but geese returned quickly after harassment (1.9 times) than without harassment. Harassment of geese affected specific goose behaviors (foraging, resting, flying, and alert), but effects of harassment were relatively small compared to the effects of weather conditions. Changes in land cover use were impacted by weather conditions, independent of harassment. Our findings suggest that harassment was ineffective at significantly changing site use or behaviors of geese and repeated harassment had diminishing returns. Geese moved to specific land cover resources that serve as sanctuaries (e.g., open waterbodies) during periods of extreme cold to engage in energetically conservative behaviors (i.e., resting). Harassing geese in areas that provide sanctuary during extreme cold periods or the use of lethal management in coordination with targeted harassment may be more effective than harassment alone in urban areas.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,246 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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