Data from: Ecology of fear alters behaviour of grizzly bears exposed to bear-viewing ecotourism
Notice bibliographique
Résumé
Humans are perceived as predators by many species and may generate landscapes of fear, influencing the spatiotemporal activity of wildlife. Additionally, wildlife might seek out human activity when faced with predation risks (human shield hypothesis). We used the Anthropause, a decrease in human activity resulting from the COVID-19 pandemic, to test the ecology of fear and human shield hypotheses and quantify the effects of bear-viewing ecotourism on grizzly bear (Ursus arctos) activity. We deployed camera traps in the Khutze watershed in Kitasoo Xai’xais Territory in the absence of humans in 2020 and with experimental treatments of variable human activity when ecotourism resumed in 2021. Daily bear detection rates decreased with more people present and increased with days since people were present. Human activity was also associated with more bear detections at forested sheltered sites, and less at exposed sites, likely due to the influence of habitat on bear perception of safety. The number of people negatively influenced adult male detection rates, but we found no influence on females with young detections, providing no evidence that females responded behaviourally to a human shield effect from reduced male activity. We also observed apparent trade-offs of risk avoidance and foraging. When salmon levels were moderate to high, detected bears were more likely to be females with young than adult males on days with more people present. Should managers want to minimize human impacts on bear activity and maintain baseline age-sex class composition at ecotourism sites, multi-day closures and daily occupancy limits may be effective. More broadly, this work revealed that antipredator responses can vary with the intensity of risk cues, habitat structure, and forage trade-offs, as well as manifest as the altered age-sex class composition of individuals using human-influenced areas, highlighting that wildlife avoids people across multiple spatiotemporal scales.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,087 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».