Reply to the comment by Harron on “Widespread declines in woodland caribou (<i>Rangifer tarandus caribou</i>) continue in Alberta”
Notice bibliographique
Résumé
Estimation of demographic trends from vital rates provides a powerful means to estimate population trends in cryptic or difficult to study species such as woodland caribou (Rangifer tarandus caribou (Gmelin, 1788)). Using such methods, Hervieux et al. (2013; Can. J. Zool. 91(12): 872–882) recently showed 11 of 14 woodland caribou populations in Alberta were declining at ∼8%/year following up to 18 years of monitoring. Harron (2015; Can. J. Zool. 93(2): 149–150) critiques our original study, claiming that negative biases in our demographic monitoring exaggerate our conclusions of widespread caribou declines. Here, we systematically review each of Harron’s claims of bias, rejecting each of his claims upon careful review of the mechanisms by which his purported claims would manifest in our population trend estimation. Therefore, we conclude that Harron’s scientific critique was superficial and misleading. Delays in conservation actions raised by Harron’s critique risk diminishing opportunities to conserve and recover this federally and provincially protected species.
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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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,035 | 0,042 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».