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Enregistrement W1919509349 · doi:10.1002/jwmg.643

Comparing traditional ecological knowledge and western science woodland caribou habitat models

2013· article· en· W1919509349 sur OpenAlexafffundabout
Jean L. Polfus, Kimberly S. Heinemeyer, Mark Hebblewhite

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensSNC-Lavalin (Canada)
Organismes subventionnairesEnvironment CanadaUniversity of MontanaNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésWoodland caribouHabitatWildlifeGeographyEcologyWoodlandWildlife managementBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Negotiating the complexities of wildlife management increasingly requires new approaches, especially where data may be limited. A robust combination of traditional ecological knowledge (TEK) and western science has the potential to improve management decisions and enhance the validity of ecological inferences. We examined the strengths and weaknesses of predicting woodland caribou ( Rangifer tarandus caribou ) habitat selection with resource selection functions (RSF) based on western science and TEK‐based models within the territory of the Taku River Tlingit First Nation of northern British Columbia. We developed seasonal RSF models with data from 10 global positioning system collared caribou. We generated TEK‐based habitat suitability index models from interviews with Taku River Tlingit members. We tested the ability of both habitat models to spatially predict the occurrence of collared caribou locations. To portray differences between the models, we statistically and visually compared the spatial predictions of TEK and RSF modeling approaches using Kappa statistics and k ‐fold cross validation. Kappa statistics of habitat ranks from the models showed substantial agreement during summer ( K = 0.649) and fair agreement during winter ( K = 0.337). We found that both TEK and RSF models predicted independent caribou locations (Spearman's rank correlations from k ‐fold cross‐validation ranged from 0.612 to 0.997). Differences in model performance were a result of RSF models predicting more relatively high quality habitat than TEK models. Given the widespread declines of woodland caribou across the boreal forest of Canada, and the requirement of the Canadian Species at Risk Act to incorporate both traditional and western science approaches into recovery planning, our results demonstrate that TEK‐based habitat models can effectively inform recovery planning for this imperiled species. © 2013 The Wildlife Society.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations71
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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