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Enregistrement W1897975294 · doi:10.22621/cfn.v121i1.386

Were Native People Keystone Predators? A Continuous-Time Analysis of Wildlife Observations Made by Lewis and Clark in 1804-1806

2007· article· en· W1897975294 sur OpenAlexvenueno aff
Charles E. Kay

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Field-Naturalist · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany, Ecology, and Taxonomy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of OxfordUtah State University
Mots-clésWildlifeGeographyWildlife managementWildlife conservationPredationMammalGrizzly BearsEcologyBison bisonUrsusBiologyDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has long been claimed that native people were conservationists who had little or no impact on wildlife populations. More recently, though, it has been suggested that native people were keystone predators, who lacked any effective conservation strategies and instead routinely overexploited large mammal populations. To test these hypotheses, I performed a continuous-time analysis of wildlife observations made by Lewis and Clark because their journals are often cited as an example of how western North America teemed with wildlife before that area was despoiled by advancing European civilization. This included Bison, Elk, Mule Deer, Whitetailed Deer, Blacktailed Deer, Moose, Pronghorn Antelope, Bighorn Sheep, Grizzly Bears, Black Bears, and Grey Wolves. I also recorded all occasions on which Lewis and Clark met native peoples. Those data show a strong inverse relationship between native people and wildlife. The only places Lewis and Clark reported an abundance of game were in aboriginal buffer zones between tribes at war, but even there, wildlife populations were predator, not food-limited. Bison, Grizzly Bears, Bighorn Sheep, Mule Deer, and Grey Wolves were seldom seen except in aboriginal buffer zones. Moose were most susceptible to aboriginal hunting followed by Bison and then Elk, while Whitetailed Deer had a more effective escape strategy. If it had not been for aboriginal buffer zones, Lewis and Clark would have found little wildlife anywhere in the West. Moreover, prior to the 1780 smallpox and other earlier epidemics that decimated native populations in advance of European contact, there were more aboriginal people and even less wildlife. The patterns observed by Lewis and Clark are consistent with optimal foraging theory and other evolutionary ecology predictions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations49
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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