Addendum to “Managing wolves (<i>Canis lupus</i>) to recover threatened woodland caribou (<i>Rangifer tarandus caribou</i>) in Alberta”
Notice bibliographique
Résumé
Managing predators to restore threatened or endangered species is often controversial. Hervieux et al. (2014; Can. J. Zool. 92(12): 1029–1037) report on the efficacy of wolf (Canis lupus L., 1758) reduction as a recovery strategy in the Little Smoky population of boreal woodland caribou (Rangifer tarandus caribou (Gmelin, 1788)) range in Alberta, which generated a lot of media attention. As such, the authors were invited by the journal editor who handled the original paper to write this addendum to provide clarification regarding the methodology used in the original paper. Wolf reduction was conducted by Government personnel in accordance with appropriate policy and laws (i.e., federal and provincial Species at Risk Acts; Alberta Wildlife Act; Alberta Woodland Caribou Policy). University-based researchers were involved only in data analysis and writing, and thus did not require approval by a university-based animal welfare board. Collaboration between independent university-based scientists and government biologists is essential to effective assessment of such controversial management practices. Hervieux et al. (2014; Can. J. Zool. 92(12): 1029–1037) in fact concluded that such wolf reductions, by themselves, would only “buy time” and would not restore woodland caribou alone without effective habitat protection.
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 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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,177 | 0,058 |
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 ».