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Enregistrement W4412597274 · doi:10.1002/pan3.70099

Who welcomes the bear: Evidence for a disconnect between attitudes and acceptability of killing brown bears

2025· article· en· W4412597274 sur OpenAlexaff
Reyhane Rastgoo, Danial Nayeri, Alireza Mohammadi, Alistair J. Bath, Mohammad S. Farhadinia

Notice bibliographique

RevuePeople and Nature · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Acceptability of large carnivores is influenced by socio‐psychological factors and is crucial to coexistence. When large carnivores cause real or perceived threats such as damage to local economy or safety, people may engage in lethal control. However, in the presence of legal protection for the species and associated penalties, lethal retaliation can diminish or happen elusively. Therefore, it is helpful for managers to understand people's attitudes and acceptability associated with support for killing large carnivores in conflict situations and the demographics of those involved in lethal retaliation. We interviewed 390 respondents living in 26 villages in northern Iran, where communities are largely dependent on agriculture and livestock for their livelihood and conflicts with brown bears ( Ursus arctos ) are common. Our goal was to assess the acceptability of killing bears in four different scenarios, from low‐intensity to high‐intensity interaction. The results showed that although respondents generally had a slightly positive attitude towards bears, those with negative attitudes were associated with higher acceptability of killing bears. The mean acceptability of killing bears increased as human–bear interaction intensified. Younger, less educated and female respondents were more supportive of killing bears, while respondents with an alternative source of income were less accepting of killing them. We provide five recommendations to foster coexistence, including leveraging positive attitudes through strategies like building advocacy networks, promoting inclusive outreach programmes, particularly for female and younger respondents. Also, we recommend emergency conflict mitigation teams take immediate action for conflict mitigation in areas with higher acceptance of killing bears to prevent retaliatory behaviour. Furthermore, providing an alternative source of income and focusing on preventive methods and effective strategies are recommended. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,278 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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