‘It’s a people problem, not a goat problem.’ Mitigating human–mountain goat interactions in a Canadian Provincial Park
Notice bibliographique
Résumé
Context Wildlife viewing is a primary reason people visit parks and protected areas. However, high rates of visitation increase the potential for interactions between humans and wildlife. This close proximity of humans and wildlife can lead to habituation to human presence and pose a threat to both animals and humans. Aims We describe human–mountain goat interactions in Cathedral Provincial Park (CPP), in British Columbia (BC), Canada, and examine management and mitigation strategies to reduce these interactions. Methods This project was a collaboration with BC Parks. We used community-based participatory research methodologies, conducting interviews and surveys from July 2020 to November 2021 with park visitors, staff, and researchers. Key results Most respondents encountered mountain goats in the park and understood the park’s messaging; however, not all respondents took the necessary steps to reduce encounters. We recommend further education efforts focused on formal staff training and improved infrastructure in the park. Conclusions Our results can be used to inform management decisions related to human–wildlife interactions, primarily in parks and protected areas. On a proximate level, we suggest further educational efforts and improved infrastructure in the park to help overcome perceived lack of action by some participants. Ultimately, there is a need to incorporate human aspects of human–wildlife interactions into management decisions aimed at addressing potential and existing problems. Implications Using a multitude of approaches to management, informed by biological, social, and cultural knowledge, can improve responses and mitigation strategies in human–wildlife interactions. Collaboration among different stakeholders allows for the exchange of ideas and innovations that can contribute to positive movement towards coexistence of humans and wildlife in parks and recreational areas.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».