Hunting mode and habitat selection mediate the success of human hunters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background As a globally widespread apex predator, humans have unprecedented lethal and non-lethal effects on prey populations and ecosystems. Yet compared to non-human predators, little is known about the movement ecology of human hunters, including how hunting behavior interacts with the environment. Methods We characterized the hunting modes, habitat selection, and harvest success of 483 rifle hunters in California using high-resolution GPS data. We used Hidden Markov Models to characterize fine-scale movement behavior, and k-means clustering to group hunters by hunting mode, on the basis of their time spent in each behavioral state. Finally, we used Resource Selection Functions to quantify patterns of habitat selection for successful and unsuccessful hunters of each hunting mode. Results Hunters exhibited three distinct and successful hunting modes (“coursing”, “stalking”, and “sit-and-wait”), with coursings as the most successful strategy. Across hunting modes, there was variation in patterns of selection for roads, topography, and habitat cover, with differences in habitat use of successful and unsuccessful hunters across modes. Conclusions Our study indicates that hunters can successfully employ a diversity of harvest strategies, and that hunting success is mediated by the interacting effects of hunting mode and landscape features. Such results highlight the breadth of human hunting modes, even within a single hunting technique, and lend insight into the varied ways that humans exert predation pressure on wildlife.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,008 | 0,001 |
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 ».