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Enregistrement W2029557823 · doi:10.1080/14888386.2006.9712798

Conservation of Grizzly Bear populations and habitat in the northern Great Bear Rainforest

2006· article· en· W2029557823 sur OpenAlexaff
Brian L. Horejsi, Barrie K. Gilbert

Notice bibliographique

RevueBiodiversity · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThreatened speciesGeographyHabitatPopulationContext (archaeology)EcologyRainforestEndangered speciesGrizzly BearsExtinction (optical mineralogy)Habitat destructionConservation PlanHabitat conservationFisheryUrsusBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There are now at least eleven “threatened” Grizzly population “units” in British Columbia and one quarter of the province is now either without Grizzlies (8%) or occupied by threatened populations (16%). B.C. Grizzly populations are moving toward extinction in more than 25% of the province, an increase in area of more than 200% since 1965. This paper evaluates the Protected Areas (PAs) proposed for the North Coast Plan in the context of published understanding of Grizzly Bear ecology, behavior and movements, population densities, and effective population size. It also investigates the relationship between commercially productive forest and the designation of PAs as well as compares conservation strategies in Alaska's Tongass National Forest (Habitat Conservation Areas, HCAs) and BC's North Coast Plan area PAs. The conservation biology analysis reveals that this North Coast plan is dangerously inadequate and recommendations are made for an additional 3 large and 19 medium-sized PAs.

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)0,000
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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