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Enregistrement W4403505333 · doi:10.1101/2024.10.15.617164

Saving the Dinaric lynx: multidisciplinary monitoring and stakeholder engagement support large carnivore restoration in human-dominated landscape

2024· preprint· en· W4403505333 sur OpenAlexaff
Miha Krofel, Urša Fležar, Rok Černe, Lan Hočevar, Marjeta Konec, Aleksandra Majić Skrbinšek, Tomaž Skrbinšek, Seth M. Wilson, Bernarda Bele, Jaka Črtalič, Tomislav Gomerčić, Tilen Hvala, Jakub Kubala, Pavel Kvapil, Meta Mavec, Anja Molinari-Jobin, Paolo Molinari, Elena Pazhenkova, Hubert Potočnik, Teodora Sin, Magda Sindičić, Ira Topličanec, Teresa Oliveira

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensToronto Zoo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarnivoreMultidisciplinary approachStakeholderStakeholder engagementGeographyEnvironmental resource managementEcologyEnvironmental sciencePolitical scienceBiologySociologyPublic relationsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Translocations are central to large carnivore restoration efforts, but inadequate monitoring often inhibits effective conservation decision-making. Extinctions, reintroductions, poaching and high inbreeding levels of the Central European populations of Eurasian lynx ( Lynx lynx ) typify the carnivore conservation challenges in the Anthropocene. Recently, several conservation efforts were initiated to improve the genetic and demographic status, but were met with variable success. Here, we report on a successful, stakeholder-engaged translocation effort to reinforce the highly-inbred Dinaric lynx population and create a new stepping-stone subpopulation in the Southeastern Alps. We used multidisciplinary and internationally-coordinated monitoring using systematic camera- trapping, non-invasive genetic sampling, GPS-tracking of translocated and remnant individuals, recording of reproductive events and interspecific interactions, as well as the simultaneous tracking of the public and stakeholders’ support of carnivore conservation before, during and after the translocation process across the three countries. Among the 22 translocated wild-caught Carpathian lynx, 68% successfully integrated into the population and local ecosystems and at least 59% reproduced. Probability of dispersing from the release areas was 3-times lower when soft-release rather than hard-release method was used. Translocated individuals had lower natural mortality, higher reproductive success and similar ungulate kill rates compared to the remnant lynx. Cooperation with local hunters and protected area managers enabled us to conduct multi-year camera-trapping and non-invasive genetic monitoring across a 12,000-km 2 transboundary area. Results indicate a reversal in population decline, as the lynx abundance increased for >40% during the 4-year translocation period. Effective inbreeding decreased from 0.32 to 0.08-0.19, suggesting a 2- to 4-fold increase in fitness. Furthermore, successful establishment of a new stepping-stone subpopulation represents an important step towards restoring the Central European lynx metapopulation. Robust partnerships with local communities and hunters coupled with transparent communication helped maintain high public and stakeholder support for lynx conservation throughout the translocation process. Lessons learned about the importance of stakeholder involvement and multidisciplinary monitoring conducted across several countries provide a successful example for further efforts to restore large carnivores in human-dominated ecosystems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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