Introduction
Urbanization significantly alters biological communities in
that they become dominated by widespread generalists,
both native and non-native (McKinney 2006). The relative
success of generalist species may be attributed to their high
degree of behavioral flexibility which allows them to
exploit novel resources in human-dominated landscapes.
The coyote (Canis latrans) is an example of a generalist
species that has dramatically expanded its range to include
the cities and suburbs of the western US as well as those of
the densely populated Eastern Seaboard (Gompper 2002;
Prugh et al. 2009). Several factors may be responsible for
this expansion. In urban areas, the absence of larger apex
predators, such as the wolf (C. lupus) and cougar (Puma
concolor), has reduced the top–down regulation of smaller
mesopredators and allowed coyotes to dominate food webs
(Prugh et al. 2009; Estes et al. 2011). Coyotes are able to
change diet depending on the availability of food sources
(Bekoff and Gese 2003) and are thus able to exploit the
resources unknowingly provided by urban residents (Fedriani et al. 2001). Scat analyses of urban coyotes have
revealed traces of pet food, garbage, and domestic cats
(Felis catus), as well as components of their natural diet
such as small mammals, lagomorphs, and fruit (Shargo
1988; Atkinson and Shackleton 1991; McClure et al. 1995;
Quinn 1997a; Fedriani et al. 2001; Morey et al. 2007).
Coyotes also exhibit the ability to change their activity
patterns, exhibiting a nocturnal peak in activity in urban
areas in contrast to the dawn and dusk schedule of their
rural counterparts (Andelt and Mahan 1980; Shargo 1988;
Grinder and Krausman 2001; Riley et al. 2003; Way et al.
2004; Grubbs and Krausman 2009a).
Coyote presence in human-dominated landscapes is
often met with polarized perceptions. Positive attitudes
toward coyotes are often correlated with affection for
animals and a desire to protect wildlife and natural habitats
(Kellert 1985). But, positive attitudes may also be a result
of people becoming increasingly aware of the ecological
role played by predators (Messmer et al. 1999). In urban
areas, coyotes may suppress rodent populations (Gehrt
2006) and smaller predators of nesting bird species (Soule´
et al. 1988). On the other side of the human–wildlife
conflict debate, coyotes have been historically perceived to
be nuisances as a result of their predation on livestock,
particularly sheep (Arthur 1981). More recently, suburban
and urban residents have been complaining about coyote
predation of pets (Grubbs and Krausman 2009b). Although
urban coyotes typically demonstrate avoidance behaviors
with respect to humans (e.g., Gehrt et al. 2009), some
populations are beginning to show stronger signs of
desensitization toward humans and more aggressive
behavior (Baker and Timm 1998; Timm et al. 2004).
The potential for a growing number of negative human–
coyote interactions has prompted several efforts to quantify
coyote habitat use in urban ecosystems. Radio-telemetry
research has revealed that coyotes prefer relatively undisturbed
natural areas, low-density residential areas, and altered
open areas, such as golf courses and cemeteries, over more
intensively developed areas within cities (Quinn 1997b;
Grinder and Krausman 2001; Riley et al. 2003; Atwood et al.
2004; Way et al. 2004; Gehrt 2006; Gehrt et al. 2009; Grubbs
and Krausman 2009a). However, the limited number of coyotes
tracked in these studies may not be representative of
urban coyote populations as a whole. The use of occurrence
data collected by citizen scientists has been explored as a
means of overcoming this limitation. Quinn (1995) explored
potential biases associated with using both publicly reported
sightings and telemetry to analyze coyote habitat selection in
urban areas. The study found wide agreement using both types
of data; however, the degree to which publicly reported
sighting data can underestimate associations between coyotes
and forest habitat suggests that coyotes are not visible, or that
there was an inadequate human monitoring presence, or both.
More recently, Weckel et al. (2010) used the locations of
coyote sightings gathered from take-home surveys of K-12
students in Westchester County, New York. They found that
coyotes were most likely to be seen by homeowners on
properties that were close to forest and grassland and far from
medium- to high-intensity development.
Missing from studies using publicly reported sighting data
has been an in-depth consideration of socioeconomic variables
as predictors of human–coyote interactions. Only
Quinn (1995) investigated the occurrence of coyote sightings
in relation to development of differing housing densities. We
suggest that the socioeconomic characteristics of citizen
scientists are an important source of overlooked variation in
data that describe the simultaneous occurrence of coyotes
and humans. If this is the case, we expect that the ability to
predict coyote sightings, which we refer to as human–coyote
encounters in order to emphasize their human dimension,
across space should be improved by including variables that
describe the distribution of citizen scientists and their
socioeconomic characteristics. To address this, we explored
the relative importance of socioeconomic variables compared
to variables describing coyote habitat in predicting
human–coyote encounters in rapidly growing Mecklenburg
County, the most urbanized county in North Carolina, USA
and the center of the Charlotte metropolitan region, using a
combination of citizen science monitoring data, high-resolution
land cover, US Census data, and an autologistic multimodel
inference approach.
In this human-dominated system, we measured four
socioeconomic variables likely to be important predictors
of human–coyote encounters: building density, household
income, educational attainment, and occupation. First, we
hypothesized that increased building density increases
encounters due to the increased likelihood that at least one
person sees a coyote in areas with more buildings and more
people. Second, people with higher household incomes will
experience more encounters because their properties contain
more resources for coyotes in the form of food and
vegetative cover created through landscaping. Third, college
graduates will be more likely to encounter coyotes due
to their increased environmental awareness and/or their
ability to distinguish coyotes from related species. Lastly,
we posited that residents with occupations in agriculture,
forestry, hunting and fishing, or mining are more likely to
encounter coyotes because they spend more time outdoors.
Introduction
Urbanization significantly alters biological communities in
that they become dominated by widespread generalists,
both native and non-native (McKinney 2006). The relative
success of generalist species may be attributed to their high
degree of behavioral flexibility which allows them to
exploit novel resources in human-dominated landscapes.
The coyote (Canis latrans) is an example of a generalist
species that has dramatically expanded its range to include
the cities and suburbs of the western US as well as those of
the densely populated Eastern Seaboard (Gompper 2002;
Prugh et al. 2009). Several factors may be responsible for
this expansion. In urban areas, the absence of larger apex
predators, such as the wolf (C. lupus) and cougar (Puma
concolor), has reduced the top–down regulation of smaller
mesopredators and allowed coyotes to dominate food webs
(Prugh et al. 2009; Estes et al. 2011). Coyotes are able to
change diet depending on the availability of food sources
(Bekoff and Gese 2003) and are thus able to exploit the
resources unknowingly provided by urban residents (Fedriani et al. 2001). Scat analyses of urban coyotes have
revealed traces of pet food, garbage, and domestic cats
(Felis catus), as well as components of their natural diet
such as small mammals, lagomorphs, and fruit (Shargo
1988; Atkinson and Shackleton 1991; McClure et al. 1995;
Quinn 1997a; Fedriani et al. 2001; Morey et al. 2007).
Coyotes also exhibit the ability to change their activity
patterns, exhibiting a nocturnal peak in activity in urban
areas in contrast to the dawn and dusk schedule of their
rural counterparts (Andelt and Mahan 1980; Shargo 1988;
Grinder and Krausman 2001; Riley et al. 2003; Way et al.
2004; Grubbs and Krausman 2009a).
Coyote presence in human-dominated landscapes is
often met with polarized perceptions. Positive attitudes
toward coyotes are often correlated with affection for
animals and a desire to protect wildlife and natural habitats
(Kellert 1985). But, positive attitudes may also be a result
of people becoming increasingly aware of the ecological
role played by predators (Messmer et al. 1999). In urban
areas, coyotes may suppress rodent populations (Gehrt
2006) and smaller predators of nesting bird species (Soule´
et al. 1988). On the other side of the human–wildlife
conflict debate, coyotes have been historically perceived to
be nuisances as a result of their predation on livestock,
particularly sheep (Arthur 1981). More recently, suburban
and urban residents have been complaining about coyote
predation of pets (Grubbs and Krausman 2009b). Although
urban coyotes typically demonstrate avoidance behaviors
with respect to humans (e.g., Gehrt et al. 2009), some
populations are beginning to show stronger signs of
desensitization toward humans and more aggressive
behavior (Baker and Timm 1998; Timm et al. 2004).
The potential for a growing number of negative human–
coyote interactions has prompted several efforts to quantify
coyote habitat use in urban ecosystems. Radio-telemetry
research has revealed that coyotes prefer relatively undisturbed
natural areas, low-density residential areas, and altered
open areas, such as golf courses and cemeteries, over more
intensively developed areas within cities (Quinn 1997b;
Grinder and Krausman 2001; Riley et al. 2003; Atwood et al.
2004; Way et al. 2004; Gehrt 2006; Gehrt et al. 2009; Grubbs
and Krausman 2009a). However, the limited number of coyotes
tracked in these studies may not be representative of
urban coyote populations as a whole. The use of occurrence
data collected by citizen scientists has been explored as a
means of overcoming this limitation. Quinn (1995) explored
potential biases associated with using both publicly reported
sightings and telemetry to analyze coyote habitat selection in
urban areas. The study found wide agreement using both types
of data; however, the degree to which publicly reported
sighting data can underestimate associations between coyotes
and forest habitat suggests that coyotes are not visible, or that
there was an inadequate human monitoring presence, or both.
More recently, Weckel et al. (2010) used the locations of
coyote sightings gathered from take-home surveys of K-12
students in Westchester County, New York. They found that
coyotes were most likely to be seen by homeowners on
properties that were close to forest and grassland and far from
medium- to high-intensity development.
Missing from studies using publicly reported sighting data
has been an in-depth consideration of socioeconomic variables
as predictors of human–coyote interactions. Only
Quinn (1995) investigated the occurrence of coyote sightings
in relation to development of differing housing densities. We
suggest that the socioeconomic characteristics of citizen
scientists are an important source of overlooked variation in
data that describe the simultaneous occurrence of coyotes
and humans. If this is the case, we expect that the ability to
predict coyote sightings, which we refer to as human–coyote
encounters in order to emphasize their human dimension,
across space should be improved by including variables that
describe the distribution of citizen scientists and their
socioeconomic characteristics. To address this, we explored
the relative importance of socioeconomic variables compared
to variables describing coyote habitat in predicting
human–coyote encounters in rapidly growing Mecklenburg
County, the most urbanized county in North Carolina, USA
and the center of the Charlotte metropolitan region, using a
combination of citizen science monitoring data, high-resolution
land cover, US Census data, and an autologistic multimodel
inference approach.
In this human-dominated system, we measured four
socioeconomic variables likely to be important predictors
of human–coyote encounters: building density, household
income, educational attainment, and occupation. First, we
hypothesized that increased building density increases
encounters due to the increased likelihood that at least one
person sees a coyote in areas with more buildings and more
people. Second, people with higher household incomes will
experience more encounters because their properties contain
more resources for coyotes in the form of food and
vegetative cover created through landscaping. Third, college
graduates will be more likely to encounter coyotes due
to their increased environmental awareness and/or their
ability to distinguish coyotes from related species. Lastly,
we posited that residents with occupations in agriculture,
forestry, hunting and fishing, or mining are more likely to
encounter coyotes because they spend more time outdoors.
การแปล กรุณารอสักครู่..

บทนำ
เป็นเมืองอย่างมีนัยสำคัญเปลี่ยนแปลงทางชีวภาพในชุมชน
ที่พวกเขากลายเป็นที่โดดเด่นด้วย generalists แพร่หลาย
ทั้งพื้นเมืองและไม่ใช่เจ้าของภาษา (McKinney 2006) ญาติ
ที่ประสบความสำเร็จของสายพันธุ์ Generalist อาจนำมาประกอบกับของพวกเขาสูง
ระดับของความยืดหยุ่นพฤติกรรมที่ช่วยให้พวกเขา
ใช้ประโยชน์จากทรัพยากรในนิยายภูมิทัศน์มนุษย์ครอบงำ.
โคโยตี้ (latrans สุนัข) เป็นตัวอย่างของ Generalist
ชนิดที่มีการขยายตัวขึ้นอย่างรวดเร็วในช่วงที่จะรวม
เมืองและชานเมืองทางตะวันตกของสหรัฐอเมริกาเช่นเดียวกับผู้ที่
มีประชากรหนาแน่นชายฝั่งทะเลตะวันออก (Gompper 2002;
. Prugh et al, 2009) มีหลายปัจจัยที่อาจต้องรับผิดชอบสำหรับ
การขยายตัวนี้ ในพื้นที่เขตเมืองขาดปลายขนาดใหญ่
ล่าเช่นหมาป่า (คลูปัส) และเสือภูเขา (Puma
คัลเลอร์) มีการลดการควบคุมจากบนลงล่างเล็ก
mesopredators และได้รับอนุญาตหมาป่าครองใยอาหาร
(Prugh et al. 2009 . เอสเตส et al, 2011) หมาป่าสามารถที่จะ
เปลี่ยนอาหารขึ้นอยู่กับความพร้อมของแหล่งอาหาร
(Bekoff และgesê 2003) และจึงสามารถใช้ประโยชน์จาก
ทรัพยากรที่มีให้โดยไม่รู้ตัวโดยอาศัยอยู่ในเขตเมือง (Fedriani et al. 2001) ซิวิเคราะห์หมาป่าเมืองได้
เผยให้เห็นร่องรอยของอาหารสัตว์เลี้ยงขยะและแมว
(แมว Catus) เป็นส่วนประกอบของอาหารธรรมชาติของพวกเขา
เช่นเลี้ยงลูกด้วยนมขนาดเล็ก lagomorphs และผลไม้ (Shargo
1988; แอตกินสันและ Shackleton 1991; McClure และ คณะ 1995.
ควินน์ 1997a; Fedriani et al, 2001;... มอเรย์และคณะ 2007)
หมาป่ายังแสดงความสามารถในการเปลี่ยนกิจกรรมของพวกเขา
รูปแบบการแสดงยอดออกหากินเวลากลางคืนในกิจกรรมในเมือง
พื้นที่ในทางตรงกันข้ามกับรุ่งอรุณและกำหนดเวลาพลบค่ำของพวกเขา
คู่ชนบท (Andelt และฮัน 1980; Shargo 1988;
บดและ Krausman 2001;. ไรลีย์และคณะ 2003; Way et al.
2004; กรับส์และ Krausman 2009A).
การแสดงตนของโคโยตี้ในภูมิทัศน์ของมนุษย์ที่โดดเด่นเป็นที่
มักจะพบกับการรับรู้ของโพลาไรซ์ ทัศนคติที่ดี
ต่อการหมาป่ามีความสัมพันธ์มักจะมีความรักสำหรับ
สัตว์และความปรารถนาที่จะปกป้องสัตว์ป่าและแหล่งที่อยู่อาศัยตามธรรมชาติ
(Kellert 1985) แต่ทัศนคติที่ดีก็อาจจะเป็นผล
ของผู้คนหันมาตระหนักถึงระบบนิเวศ
บทบาทของนักล่า (Messmer et al. 1999) ในเมือง
พื้นที่หมาป่าอาจปราบปรามประชากรหนู (Gehrt
2006) และล่าขนาดเล็กของสายพันธุ์นกทำรัง (Soule'
et al. 1988) ในด้านอื่น ๆ ของมนุษย์สัตว์ป่า
ความขัดแย้งอภิปรายหมาป่าได้รับการรับรู้ในอดีต
เป็นตัวแสบเป็นผลมาจากการปล้นสะดมของพวกเขาในการเลี้ยงสัตว์
โดยเฉพาะแกะ (อาร์เธอร์ 1981) เมื่อเร็ว ๆ นี้ชานเมือง
ที่อาศัยอยู่ในเมืองและได้รับการร้องเรียนเกี่ยวกับหมาป่า
ปล้นสะดมของสัตว์เลี้ยง (กรับส์และ Krausman 2009b) แม้ว่า
หมาป่าเมืองมักจะแสดงให้เห็นถึงพฤติกรรมการหลีกเลี่ยง
ที่เกี่ยวกับมนุษย์ (. เช่น Gehrt et al, 2009) บาง
ประชากรจะเริ่มแสดงสัญญาณที่แข็งแกร่งของ
desensitization ที่มีต่อมนุษย์และก้าวร้าวมากขึ้น
พฤติกรรม (เบเกอร์และ Timm 1998; Timm et al, 2004.)
มีศักยภาพในการเติบโตของจำนวนเชิงลบ human-
ปฏิสัมพันธ์หมาป่าได้รับแจ้งความพยายามหลายครั้งที่จะวัดปริมาณ
การใช้งานที่อยู่อาศัยในระบบนิเวศหมาป่าเมือง วิทยุ telemetry
วิจัยได้เปิดเผยว่าหมาป่าชอบค่อนข้างสงบ
พื้นที่ธรรมชาติที่มีความหนาแน่นต่ำพื้นที่อยู่อาศัยและการเปลี่ยนแปลง
พื้นที่เปิดเช่นสนามกอล์ฟและสุสานเกิน
พัฒนาพื้นที่อย่างหนาแน่นในเมือง (ควินน์ 1997b;
บดและ Krausman 2001; ไรลีย์และ อัล. 2003;. แอด et al,
2004; Way et al, 2004;. Gehrt 2006; Gehrt, et al. 2009; กรับส์
และ Krausman 2009A) อย่างไรก็ตามจำนวนที่ จำกัด ของหมาป่า
ติดตามในการศึกษาเหล่านี้อาจจะไม่ได้เป็นตัวแทนของ
ประชากรหมาป่าเมืองโดยรวม การใช้งานของการเกิด
ข้อมูลที่เก็บรวบรวมโดยนักวิทยาศาสตร์พลเมืองได้รับการสำรวจเป็น
วิธีการเอาชนะข้อ จำกัด นี้ ควินน์ (1995) สำรวจ
อคติที่อาจเกี่ยวข้องกับการใช้ทั้งรายงานต่อสาธารณชน
สัมภาษณ์และ telemetry การวิเคราะห์ตัวเลือกที่อยู่อาศัยโคโยตี้ใน
เขตเมือง ผลการศึกษาพบข้อตกลงกว้างโดยใช้ทั้งสองประเภท
ของข้อมูล; แต่ระดับที่รายงานต่อสาธารณชน
ข้อมูลเล็งสามารถประมาทความสัมพันธ์ระหว่างหมาป่า
และที่อยู่อาศัยป่าแสดงให้เห็นว่าหมาป่าจะมองไม่เห็นหรือว่า
มีการปรากฏตัวของมนุษย์ตรวจสอบไม่เพียงพอหรือทั้งสอง.
เมื่อเร็ว ๆ นี้ Weckel และคณะ (2010) ใช้สถานที่ของ
การสัมภาษณ์โคโยตี้ที่รวบรวมจากการสำรวจกลับบ้านของ K-12
นักเรียนใน Westchester County, นิวยอร์ก พวกเขาพบว่า
หมาป่าส่วนใหญ่มีแนวโน้มที่จะเห็นเจ้าของบ้านใน
คุณสมบัติที่มีความใกล้เคียงกับป่าไม้และทุ่งหญ้าและห่างไกลจาก
กลางไปสู่การพัฒนาความเข้มสูง.
ที่ขาดหายไปจากการศึกษาโดยใช้ข้อมูลการเล็งรายงานต่อสาธารณชน
ได้รับการพิจารณาในเชิงลึกของตัวแปรทางเศรษฐกิจและสังคม
พยากรณ์ของการมีปฏิสัมพันธ์กับมนุษย์หมาป่า เพียง
ควินน์ (1995) การตรวจสอบการเกิดขึ้นของปรากฏการณ์หมาป่า
ในส่วนที่เกี่ยวกับการพัฒนาที่แตกต่างกันความหนาแน่นของที่อยู่อาศัย เรา
แสดงให้เห็นว่าลักษณะทางเศรษฐกิจและสังคมของพลเมือง
นักวิทยาศาสตร์เป็นแหล่งสำคัญของการเปลี่ยนแปลงมองข้ามใน
ข้อมูลที่อธิบายปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นพร้อมกันของหมาป่า
และมนุษย์ ถ้าเป็นกรณีนี้เราคาดหวังว่าความสามารถในการ
ทำนายปรากฏการณ์หมาป่าซึ่งเราจะเรียกว่ามนุษย์หมาป่า
เผชิญหน้าเพื่อเน้นมิติของมนุษย์ของพวกเขา
ในแต่ละพื้นที่ควรได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นด้วยการรวมตัวแปรที่
อธิบายการกระจายตัวของนักวิทยาศาสตร์และประชาชนของพวกเขา
ลักษณะทางสังคมและเศรษฐกิจ เพื่อแก้ปัญหานี้เราสำรวจ
ความสำคัญของตัวแปรทางเศรษฐกิจและสังคมเมื่อเทียบ
กับตัวแปรอธิบายที่อยู่อาศัยหมาป่าในการทำนาย
การเผชิญหน้ากับมนุษย์หมาป่าในการเติบโตอย่างรวดเร็วร์ก
เคาน์ตี้มณฑล urbanized ที่สุดใน North Carolina, USA
และเป็นศูนย์กลางของพื้นที่เมืองชาร์ลอใช้
การรวมกันของการตรวจสอบข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ที่ประชาชนมีความละเอียดสูง
ปกคลุมดิน, ข้อมูลการสำรวจสำมะโนประชากรสหรัฐและ multimodel AUTOLOGISTIC
. วิธีการอนุมาน
ในระบบของมนุษย์เด่นนี้เราวัดสี่
ตัวแปรทางสังคมและเศรษฐกิจมีแนวโน้มที่จะทำนายสิ่งที่สำคัญ
ของการเผชิญหน้ากับมนุษย์หมาป่า: ความหนาแน่นของอาคาร ครัวเรือน
รายได้สำเร็จการศึกษาและอาชีพ อันดับแรกเรา
ตั้งสมมติฐานว่าความหนาแน่นของอาคารที่เพิ่มขึ้นเพิ่มขึ้น
เผชิญหน้าเนื่องจากแนวโน้มที่สูงขึ้นว่าอย่างน้อยหนึ่ง
คนเห็นโคโยตี้ในพื้นที่ที่มีอาคารมากขึ้น
คน ประการที่สองคนที่มีรายได้ครัวเรือนที่สูงขึ้นจะ
ได้สัมผัสกับการเผชิญหน้ามากขึ้นเพราะคุณสมบัติของพวกเขามี
ทรัพยากรมากขึ้นสำหรับหมาป่าในรูปแบบของอาหารและ
ปกพืชสร้างขึ้นผ่านการจัดสวน ประการที่สามวิทยาลัย
ผู้สำเร็จการศึกษาจะมีแนวโน้มที่จะพบหมาป่าเนื่องจาก
การรับรู้ด้านสิ่งแวดล้อมที่เพิ่มขึ้นและ / หรือของพวกเขา
ความสามารถในการแยกแยะความแตกต่างจากสายพันธุ์หมาป่าที่เกี่ยวข้อง สุดท้าย
เรา posited ว่าประชาชนที่มีอาชีพในการเกษตร
การป่าไม้การล่าสัตว์และการประมงหรือการทำเหมืองแร่มีแนวโน้มที่จะ
พบหมาป่าเพราะพวกเขาใช้เวลาอยู่นอกบ้าน
การแปล กรุณารอสักครู่..
