Planning for coexistence : assessing predictors of human-carnivore conflict on Southern Vancouver Island
Notice bibliographique
Résumé
The urban-wildland interface is growing as human development expands, potentially increasing human-wildlife conflict. Conflicts include animals accessing garbage, damaging agricultural crops, or depredating livestock. For mammalian carnivores this often leads to lethal mitigation. Mortality from conflict represents a major threat to carnivores who miscalculate the risk of human-dominated areas. By contrast, carnivores that adapt to these novel anthropogenic environments may facilitate human-wildlife coexistence. \nHuman-carnivore conflict is an increasing issue on Vancouver Island, British Columbia, due to rapidly expanding development and high concentrations of black bears (Ursus americanus) and cougars (Puma concolor). To reduce these conflicts and promote coexistence, it is critical to target proactive mitigations using reliable evidence to distinguish where conflict is probable from where carnivores are adapting to coexist. \nI modelled relative conflict probability using seven years of reported conflicts and GIS data to investigate which anthropogenic and environmental predictors best explained the spatial and temporal distribution of conflict in Victoria’s Capital Regional District. I found that the probability of conflict for both species increased along the urban-wildland interface, where human disturbance adjoined natural habitat. Black bear conflict also increased in rural areas in autumn before winter denning. \nI subsequently used a camera trap survey to see when and where bears were active across a gradient of human disturbance and compared bear habitat use to the previously estimated probabilities of conflict. For much of the year, bears used areas of low to medium conflict, such as forests near urban areas, avoided areas of higher human density, and were more nocturnal in urban and rural areas compared to wild. However, in autumn, bears were more active in areas of high conflict probability, specifically rural lands with ripe crops. This suggests that bear behaviour may allow for coexistence in most seasons by spatially and temporally avoiding humans, except in autumn when hyperphagia and peak anthropogenic crop availability increase the risk of human-bear conflict. \nOverall, I recommend proactive conflict mitigation to secure anthropogenic attractants against multiple carnivore species, and a particular focus on mitigations during seasonal peaks in attractive human food resources.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».