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Enregistrement W7116677567 · doi:10.1071/wr25057

Did curiosity kill the cat? The impacts of aerial baiting and Felixer deployment on feral cat populations on Three Hummock Island, Tasmania

2025· article· en· W7116677567 sur OpenAlexaff
Alexandra J. Paton, Iona Flett, Matthew Pauza, Barry W. Brook, Jessie Buettel

Notice bibliographique

RevueWildlife Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThreatened speciesWildlifeWildlife conservationBiodiversityEndangered speciesInvasive speciesExtinction (optical mineralogy)Foraging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context The eradication and control of feral cats (Felis catus) on offshore islands is a conservation priority in Australia to protect threatened species. However, this task is challenging and resource-intensive, particularly in remote and inaccessible locations. Aims This study aimed to evaluate the effectiveness of lethal aerial baiting and Felixer grooming traps in reducing feral cat activity on Three Hummock Island, Tasmania, to support the establishment of a hooded plover (Thinornis rubricollis) stronghold. Methods Two rounds of aerial baiting using Curiosity poisoned baits were undertaken in May 2021 and September 2023. Additionally, five Felixer units were deployed with a 6-month non-lethal period before being switched to lethal mode in November 2021. Felixers use image recognition to identify cats and apply a sodium fluoroacetate (1080) poison gel, which is ingested during grooming. A network of 20–60 camera traps, operating over 37,175 trap days during 2019–2024, was used to monitor changes in feral cat activity and site usage. Key results Feral cat relative activity (proportion of days with cat events) steadily declined following control efforts, with site usage halving after Felixer deployment in 2021 (dynamic-occupancy model slope for extinction without Felixers = −2.22, s.e. = 0.929, P = 0.0121). By contrast, aerial baiting did not significantly affect site usage (first round: estimate = 0.921, s.e. = 1.04, P = 0.378; second round: estimate = −1.021, s.e. = 0.687, P = 0.137) or activity. Despite targeting only nine cats, the Felixers contributed to a substantial decline in cat presence, suggesting a small, possibly inbred population prior to control. Camera trap images revealed that most cats were ginger, and many had kinked tails, further supporting the likelihood of inbreeding depression. Conclusions Felixers were effective in reducing feral cat activity with minimal intervention, whereas aerial baiting alone had limited impact. These findings highlight the potential of automated, low-effort control methods for managing feral cat populations on remote islands. Implications This study demonstrates that Felixers may be an effective alternative to traditional high-effort control methods, such as shooting, trapping, and baiting. However, ongoing monitoring and additional control efforts are required to ensure progress toward complete eradication.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,362 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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