Mapping social conflicts to enhance the integrated management of white‐tailed deer ( <i>Odocoileus virginianus</i> )
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the social feasibility of wildlife conservation approaches is essential to reducing social conflicts over wildlife and public backlash toward wildlife agencies and organizations. The Potential for Conflict Index 2 (PCI 2 ) and geospatial analyses of conflict can help wildlife practitioners strategically engage their publics, but these two tools have yet to be combined. Using data from a 2021 survey about white‐tailed deer in Indiana ( n = 1806), we analyzed conflict levels among stakeholder self‐identities and political ideologies regarding the acceptability of six possible management methods, three lethal and three nonlethal. We then conducted a hotspot analysis of gridded PCI 2 values to map areas of high and low social conflicts across the state. Conflict potentials showed more consistent covariation with political ideologies than with stakeholder self‐identities, aligning with urban–rural divides in wildlife experiences. Data on political leanings and residency may thus be more reliable than stakeholder categories to predict social conflicts over wildlife management. Hotspots of conflict over lethal methods clustered around urban areas, indicating that agencies should focus on engaging urban residents about deer management. Our conflict hotspots can be combined with other spatial data to create social units of analysis, which can help practitioners develop targeted and socially accepted strategies for wildlife conservation and management.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle