The Risk of Living With Bears on Western Hudson Bay
Notice bibliographique
Résumé
Social-ecological systems in Canada’s Arctic and sub-Arctic are changing. Although community members in Churchill, Manitoba have long co-existed with polar bears, increasing interactions with grizzly bears are complicating the human understanding of the human-bear relationship. This novel ecosystem is identified by the return of the barren-land grizzly bear population to the province and is exposes the need for adaptation and innovation to combat human-grizzly bear conflicts. I explore the relationships that people in Churchill have with the three bear species found locally (polar bears Ursus maritimus, black bears Ursus americanus, and grizzly bears Ursus arctos), focusing on local knowledge of the three bear species and how individuals’ familiarity with these species influences risk perceptions for coexisting. This research also explored what locals identified as current gaps and/ or limitations to the current bear management institutions to address the increase in grizzly bear presence in northern Manitoba. Data were collected by combining semi-structured interviews and Q methodology in a mixed methods approach. I found that local perceptions of risk and bear species-specific knowledge have been influenced by generational knowledge, the geography of land activities, previous educational training, interaction experiences, and more. I found a total of four unique perspectives emerged based on the theme of species-specific knowledge, as well as three distinct perspectives on the theme of risk. Locals indicated that they possess limited options and knowledge to protect their property and themselves from grizzly bears. They are extremely interested in participating and supporting future grizzly bear research efforts and I have outlined recommendations for researchers and wildlife managers on what is needed to ameliorate human-wildlife conflicts, gain community support for conservation plans, and be adaptive to the evolving social-ecological system on western Hudson Bay. Overall, this thesis provides insights on the human dimensions of a novel ecosystem and how frameworks like the adaptive cycle of innovation can be used to guide policy makers, wildlife managers, and resources to support human-wildlife coexistence.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».