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Enregistrement W2131477786 · doi:10.7557/2.25.4.1777

Climate change and woodland caribou in Northwestern Ontario: a risk analysis

2005· article· en· W2131477786 sur OpenAlexaffabout
G. D. Racey

Notice bibliographique

RevueRangifer · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWoodland caribouClimate changeForest managementGeographyWoodlandLoggingForest restorationAgroforestryEcologyEnvironmental scienceForest ecologyEnvironmental resource managementEcosystemForestryHabitatBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Woodland caribou (Rangifer tarandus caribou) range occupancy and populations have declined in northwestern (NW) Ontario over the last 100 years primarily due to human-induced factors. Recovery efforts are underway to halt this decline by reducing risk factors. Climate forecasts suggest a 4—5 oC increase in May—August mean temperature over the next century with little change in precipitation. Resulting increases in extreme weather events and increased fire weather severity will likely increase the amount of forest burned, reduce the area of older forest, alter distribution and abundance of forest tree species and plant communities, and increase abundance of alternate prey. The reduced amount of older forest preferred by caribou will be in greater demand by the forest industry leading to more conflict over ecological and economic values. Most of these factors will increase risk to caribou survival. Although forests may experience enhanced productivity, forest management practices will try to adapt harvest, regeneration, silviculture and fire management practices to both maintain economic benefits and increase the ability of forests to sequester carbon. The interaction of climate-induced forest change and forest management practices adds uncertainty to caribou conservation efforts at the southern edge of its current range. This uncertainty reinforces the need for a precautionary approach to forest management, increased research and monitoring effort, sustained emphasis on caribou recovery, and careful rationalization of restoration efforts where greatest opportunities for success may be realized.

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 enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil0,864

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations12
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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