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Enregistrement W2034548408 · doi:10.1139/x06-198

A population-viability-based risk assessment of Marbled Murrelet nesting habitat policy in British Columbia

2006· article· en· W2034548408 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
J. Douglas Steventon, Glenn D. Sutherland, Peter Arcese

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésPopulationNesting (process)GeographyThreatened speciesSeabirdHabitatEcologyFisheryRange (aeronautics)Population viability analysisPopulation modelEndangered speciesBiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Marbled Murrelet (Brachyramphus marmoratus Gmelin) is a small threatened seabird of the Pacific coast of North America. Through simulation modelling we varied the long-term minimum amounts and quality (nesting density) of old-forest nesting habitat to examine effects on murrelet population viability, our measure of population resilience. Applying diffusion approximations we estimated population longevity and persistence probability under uncertainties of at-sea demography and onshore edge effects affecting nesting success, time scale, spatial scale, and subpopulation structure. We cast our analysis in a Bayesian belief and decision network framework. We also applied the framework to spatially explicit land-use and murrelet inventory data for the northern mainland region of the British Columbia coast. We found a diminishing expected value of persistence probability (EVP), for a single independent population, below a nesting capacity of ≈5000 nesting pairs (≈15 000 birds), accelerating below 2000 pairs. A strategy of multiple semi-independent subpopulations provided a higher joint EVP across a wide range of total nesting capacity. There was little improvement in EVP, for any number of subpopulations, above 10 000 – 12 000 pairs (≈36 000 birds, 45%–60% of coastwide population estimate in 2001). Depending on estimates of nesting density, 12 000 pairs would require between 0.6 and 1.2 million ha of potential old-forest nesting habitat.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,312
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations23
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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