Indigenous Knowledge and Science Unite to Reveal Spatial and Temporal Dimensions of Distributional Shift in Wildlife of Conservation Concern
Notice bibliographique
Résumé
Range shifts among wildlife can occur rapidly and impose cascading ecological, economic, and cultural consequences. However, occurrence data used to define distributional limits derived from scientific approaches are often outdated for wide ranging and elusive species, especially in remote environments. Accordingly, our aim was to amalgamate indigenous and western scientific evidence of grizzly bear (Ursus arctos horribilis) records and detail a potential range shift on the central coast of British Columbia, Canada. In addition, we test the hypothesis that data from each method yield similar results, as well as illustrate the complementary nature of this coupled approach. Combining information from traditional and local ecological knowledge (TEK/LEK) interviews with remote camera, genetic, and hunting data revealed that grizzly bears are now present on 10 islands outside their current management boundary. LEK interview data suggested this expansion has accelerated over the last 10 years. Both approaches provided complementary details and primarily affirmed one another: all islands with scientific evidence for occupation had consistent TEK/LEK evidence. Moreover, our complementary methods approach enabled a more spatially and temporally detailed account than either method would have afforded alone. In many cases, knowledge already held by local indigenous people could provide timely and inexpensive data about changing ecological processes. However, verifying the accuracy of scientific and experiential knowledge by pairing sources at the same spatial scale allows for increased confidence and detail. A similarly coupled approach may be useful across taxa in many regions.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».