Bears in the backyard : understanding the human-black bear interactions in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
This thesis examines the dynamics of the Human-Black Bear Conflict (HBC) using Wildlife Alert Reporting Program (WARP) data from 2013 to 2021. First, I investigate the spatial and temporal patterns of conflict involving black bears and five other wildlife species. I identify key locations and seasons for these incidents and subsequent euthanizations, revealing that conflict peaks during the summer and is concentrated in areas such as Greater Vancouver, Prince George, and Sunshine Coast. Human-black bear conflict is the most prevalent, with 66,846 incidents reported and 3,698 bears euthanized during our study period. Secondly, I explore the encounter types that most frequently result in bears being euthanized. Using a Two-Way Fixed Effects model, I find that bears exhibiting aggressive behavior toward humans or posing a threat to humans and pets are more likely to be killed. There is a strong association between bear killings and bears conditioned to non-natural food sources or exhibiting nuisance behavior. In contrast, non-aggressive bear sightings do not significantly contribute to bear fatalities. Thirdly, we evaluate the effectiveness of lethal interventions in reducing future conflict events. Models with lags reveal that while there is a temporary decline (5 to 7 months) in conflict following bear killings, this reduction is not sustained over the long term, with some models even indicating an increase in 11-12 months. Notably, Aggressive conflict initially spikes after a month, then decreases until the sixth month, only to rise again thereafter. These findings indicate that lethal interventions fail to achieve a lasting decrease in conflict, highlighting the need for alternative strategies to manage human-bear interactions effectively. This thesis provides three key insights into Human-Wildlife Conflict (HBC): (1) It establishes a baseline of spatiotemporal patterns in BC; (2) It identifies various encounter types leading to bear killings; and (3) It reveals that lethal interventions are ineffective for long-term conflict reduction.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».