An Aerial Survey Technique for the Forest-Dwelling Ecotype of Woodland Caribou, <em>Rangifer tarandus caribou</em>
Notice bibliographique
Résumé
Accurate and precise population estimates for the forest-dwelling ecotype of Woodland Caribou (Rangifer tarandus caribou) are very difficult to obtain because these Caribou are found at very low densities and in small herds dispersed over large areas. In order to suggest a standardized method, data from aerial surveys conducted in 1991 and 1993 (12 000 km2 blocks) were used to simulate various survey scenarios. Simulations showed that all the major groups of Caribou would have to be found and counted to obtain a confidence interval of ± 20% (α = 0.10). We tested this technique in a survey carried out in winter 1999 in a 42 539 km2 study site, opting for a total coverage carried out in two phases. In phase one, we used an airplane, flying north-south transects spaced 2.1 km apart so as to detect most Caribou track networks. In phase two, a helicopter was used to count and determine the sex and age classes (calves/adults) of Caribou found in phase one. Using 20 radio-collared Caribou, the visibility rate of Caribou groups (phase one) and that of Caribou within the groups (phase two) were estimated at 0.90 and 0.94 respectively for an overall rate of 0.85 (SE = 0.08; α = 0.10). The corrected density was estimated at 1.6 Caribou per 100 km2 with a 15% confidence interval (α = 0.10). The survey cost approximately $4/km2, which is lower than that of two previous surveys ($7/km2). Two main factors contributed to diminish costs: (1) the use of long-range airplanes (5-7 hours flying range) in phase one to minimize travel between the airports and the study site, and (2) the use of helicopters only in phase two for counting and determining the age and sex of the Caribou.Il est très difficile d’obtenir des estimations de population exactes et précises pour l’écotype forestier du Caribou des bois (Rangifer tarandus caribou) parce qu’on le retrouve en très faibles densités et qu’il est distribué en petites hardes réparties sur de vastes superficies. Les résultats de deux inventaires aériens réalisés en 1991 et 1993 (12 000 km2) ont été utilisés pour simuler divers scénarios d’inventaire afin de suggérer une méthode standardisée. Les simulations ont montré qu’il fallait trouver et recenser tous les groupes principaux pour obtenir un intervalle de confiance de ± 20 % (α = 0,10). Nous avons testé cette approche dans un site d’étude de 42 539 km2 où nous avons opté pour un plan en deux phases. En phase un, l’avion a été utilisé pour couvrir totalement le site d’étude selon des virées équidistantes de 2,1 km afin de détecter la plupart des réseaux de pistes. L’hélicoptère fut utilisé en phase deux pour dénombrer et sexer les Caribous dans les réseaux de pistes détectés en phase un. D’après 20 Caribous munis de colliers émetteurs, le taux de visibilité global était de 0,85 (SE = 0,08; α = 0,10), soit 0,90 en phase 1 et 0,94 en phase 2. La densité corrigée était de 1,6 Caribou par 100 km2 avec une erreur relative de 15 % (α = 0,10). L’inventaire a coûté 4 $/km2, ce qui est inférieur aux montants investis lors des inventaires antérieurs (7 $/km2). La diminution des coûts est attribuable à deux facteurs principaux : (1) l’utilisation d’avions à grand rayon d’action (5-7 heures d’autonomie) pour minimiser les déplacements en phase un; (2) l’emploi d’hélicoptères exclusivement pour le dénombrement et le sexage des caribous.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».