Efficacy of bear spray as a deterrent against polar bears
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although there have been few attempts to systematically analyze information on the use of deterrents on polar bears ( Ursus maritimus ), understanding their effectiveness in mitigating human‐polar bear conflicts is critical to ensuring both human safety and polar bear conservation. To fill this knowledge gap, we analyzed 19 incidents involving the use of bear spray on free‐ranging polar bears from 1986 to 2019 in Canada, Russia, and the United States to evaluate the effectiveness of bear spray as a polar bear deterrent. We found that bear spray was an effective deterrent in close‐range encounters with polar bears, stopping undesirable behavior in 18 of 19 incidents. Bear spray effectively deterred both curious and aggressive polar bears, including polar bears attempting to attack people. The mean distance between user and bear at the time of spraying was 2 m (min–max = 0.2–10.0 m, mode = 1 m), though bears were usually first seen at greater distances. Bear spray was successfully deployed against polar bears in all 4 seasons. Wind affected spray performance in 1 of 19 of incidents. In 8 of 14 bear spray incidents, other deterrents were used without success before bear spray was used effectively to deter polar bears. No humans or polar bears were killed or injured in any of the incidents in which bear spray was used. We also analyzed 54 polar bear attacks and attempted attacks on humans where bear spray was not carried. The data suggest that in 93% of those incidents, the use of bear spray might have saved the lives of both the people and bears involved if it had been available and used. Our analysis improves our understanding of the effectiveness of bear spray for polar bear conflict mitigation.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,009 | 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 ».