Species Listing under Canada's Species at Risk Act
Notice bibliographique
Résumé
In a preliminary analysis of listing decisions under Canada's Species at Risk Act (SARA), Mooers et al. (2007)demonstrated an apparent bias against marine and northern species. As a follow-up, we expanded the set of potential explanatory variables, including information on jurisdictional and administrative elements of the listing process, and considered an additional 16 species recommended for listing by SARA's scientific advisory committee as of 15 August 2006. Logistic model selection based on Akaike differences suggested that species were less likely to be listed if they were harvested or had commercial or subsistence harvesting as an explicitly identified threat; had Department of Fisheries and Oceans (DFO) as a responsible authority (RA); were located in Canada's north generally, and especially in Nunavut; or were found mostly or entirely within Canada. Subsequent model validation with an independent set of 50 species for which a listing decision was handed down in December 2007 showed an overall misclassification rate of <0.10, indicating reasonable predictive power. In light of these results, we recommend that RAs under SARA adopt a two-track listing approach to address problems of delays arising from extended consultations and the inconsistent use by the RAs of socioeconomic analysis; consider revising SARA so that socioeconomic analysis occurs during decisions about protecting species and their habitats rather than at the listing stage; and maintain an integrated database with information on species' biology, threats, and agency actions to enable future evaluation of SARA's impact.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».