Urban coyotes were observed rarely and retreated consistently from assertive approaches by volunteers in neighborhoods
Notice bibliographique
Résumé
Human-coyote conflict can arise when coyotes follow, pursue or attack pets or people. Although such attacks are rare, they are typically highly publicized, and leave residents concerned about the presence of coyotes in their neighborhoods. Wildlife managers often promote hazing to mitigate human-coyote conflicts, but this technique for intimidating animals has been studied in coyotes only recently and there are few guidelines for its implementation. We developed a community-based hazing program in Edmonton (Alberta, Canada) implemented by volunteers who patrolled their neighborhoods while recording coyotes and coyote attractants. When coyotes were observed, volunteers walked towards the coyotes and recorded their overt reaction and flight initiation distances. If coyotes did not retreat when volunteers were within 40 m of the animal, volunteers ran towards the coyote while shouting and throwing weighted tennis balls towards the animals. Over two field seasons, we recruited, trained, and engaged 120 volunteers from 71 neighborhoods, who conducted 1598 patrols, observed coyotes in 175 instances, and conducted hazing 23 times. Coyotes retreated before volunteers were within 40 m during 124 (71%) of the observations and retreated immediately from 22 (96%) of the hazing events. We found no evidence that hazing changed subsequent measures of overt reaction or flight initiation distances by coyotes, perhaps because it was implemented too rarely, and its effects on the number or timing of subsequent coyote reports by members of the public were inconsistent. Our study emphasizes the rarity of close encounters with coyotes and the high frequency with which they retreat from human approaches and even directed attention by people. Our study supports the use of community-based hazing to reassure members of the public while potentially promoting wariness in coyotes.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».