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Enregistrement W1983432010 · doi:10.1139/cjfr-2014-0546

The spatial patterns of anthropogenic disturbance in the western Canadian boreal forest following oil and gas development

2015· article· en· W1983432010 sur OpenAlexafffundvenueabout
Paul D. Pickell, David Andison, Nicholas C. Coops, Sarah E. Gergel, Peter Marshall

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensParks CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAlberta-Pacific Forest Industries
Mots-clésDisturbance (geology)BorealTaigaEnvironmental scienceEcologyFire regimeVegetation (pathology)Physical geographyGeographyPeriod (music)Land coverRange (aeronautics)Resource (disambiguation)EcosystemLand useForestryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resource development can have significant consequences for the distribution of vegetation cover and for species persistence. Modelling changes to anthropogenic disturbance regimes over time can provide profound insights into the mechanisms that drive land cover change. We analyzed the spatial patterns of anthropogenic disturbance before and after a period of significant oil and gas extraction in two boreal forest subregions in Alberta, Canada. A spatially explicit model was used to map levels of anthropogenic forest crown mortality across 700 000 ha of managed forest over a 60-year period. The anthropogenic disturbance regime varied both spatially and temporally and was outside the historical range of variability characterized by regional fire regimes. Levels of live forest crown within anthropogenic disturbances declined and edge density increased following oil and gas development, whereas patch size varied regionally. In some places, anthropogenic disturbance generated profoundly novel landscapes with spatial patterns that had no historical analogue in the boreal system. The results illustrate that a shift in one sector of the economy can have dramatic outcomes on landscape structure. The results also suggest that any efforts to better align cumulative anthropogenic disturbance patterns with the historic baseline will almost certainly require a concerted and collaborative effort from all of the major stakeholders.

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)0,005
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations79
Publié2015
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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