Estimating the zone of influence of industrial developments on wildlife: a migratory caribou <i>Rangifer tarandus groenlandicus</i> and diamond mine case study
Notice bibliographique
Résumé
Wildlife species may respond to industrial development with changes in distribution. However, discerning a response to development from differences in habitat selection is challenging. Since the early 1990s, migratory tundra Bathurst caribou Rangifer tarandus groenlandicus in the Canadian Arctic have been exposed to the construction and operation of two adjacent open‐pit mines within the herd's summer range. We developed a statistical approach to directly estimate the zone of influence (area of reduced caribou occupancy) of the mines during mid‐July‐mid‐October. We used caribou presence recorded during aerial surveys and locations of satellite‐collared cow caribou as inputs to a model to account for patterns in habitat selection as well as mine activities. We then constrained the zone of influence curve to asymptote, such that the average distance from the mine complex where caribou habitat selection was not affected by the mine could be estimated. During the operation period for the two open‐pit mines, we detected a 14‐km zone of influence from the aerial survey data, and a weaker 11‐km zone from the satellite‐collar locations. Caribou were about four times more likely to select habitat at distances greater than the zone of influence compared to the two‐mine complex, with a gradation of increasing selection up to the estimated zone of influence. Caribou are responding to industrial developments at greater distances than shown in other areas, possibly related to fine dust deposition from mine activities in open, tundra habitats. The methodology we developed provides a standardized approach to estimate the spatial impact of stressors on caribou or other wildlife species.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».