Behavioral responses of Canada geese to winter harassment in the context of human‐wildlife conflicts
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».