Temporal predictability of wolf predation on livestock and wolf control in western North America
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Notice bibliographique
Résumé
Due primarily to predation on livestock (depredation), some livestock producers oppose wolf (Canis lupus) conservation, which is an important objective for large sectors of the public. Predicting depredation occurrence is difficult, yet necessary in order to prevent it. Better prediction of wolf depredation would also facilitate application of sound depre- dation management actions. In this talk, we analyze temporal trends in wolf depredation occurrence and related management actions. We gathered data from wolf depredation investigations in Idaho, Montana and Wyoming, U.S. from 1987 to 2003 and for Alberta, Canada from 1982 to 1996. All information was collected in partnerships with various interest groups, including ranchers and farmers, government authorities, environmental non-governmental organizations and universities. We showed that wolf attacks occurred with a seasonal pattern, reflecting the seasonality of livestock calving, grazing practices, and seasonal variation in energetic requirements of wolf packs. Seasonal wolf attacks were auto- correlated with lags of one year, indicating annual recurrence. Cross-correlation analyses showed that limited wolf control was rapidly employed as a short-term response to depre- dation, and was not designed to decrease wolf depredation at a regional scale or in the long term. Available data allowed for an analysis of the U.S. compensation program, another typical depredation management response. Livestock producers were normally compen- sated within three months following depredation events. The timing of refunding was com- parable or shorter than other compensation programs for carnivore damage employed in other regions. Our findings indicated that compensation programs could be coupled with incentives for proactive management focused on reducing losses during high-depredation seasons.
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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 découle