Who welcomes the bear: Evidence for a disconnect between attitudes and acceptability of killing brown bears
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».