Long‐Term Range Recession and the Persistence of Caribou in the Taiga
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Spatial patterns can help in understanding the decline and future prospects of threatened species, but the dynamics of range retraction have not been applied to these fundamental questions. I analyzed long‐term changes in occupancy by taiga‐dwelling caribou ( Rangifer tarandus caribou ) to estimate their rate of disappearance and time to extirpation in Ontario, Canada. Patterns of range recession, 1880–1990, indicated that half of historic woodland caribou range has been lost, a rate of disappearance of 34,800 km 2 per decade, and a northward range recession of 34 km per decade. The mean metapopulation density, the abundance of discrete winter groups, was one group per 1,900 km 2 , suggesting an average loss of 18 caribou wintering areas per decade during this period. There was a strong coincidence between the recent southern limits of caribou occupancy and the northern front of forest harvesting, implying an anthropogenic agent of decline. The estimated time to extirpation of forest‐dwelling caribou in Ontario, inferred from the sustained rate of disappearance, was 91 years ( 95% confidence interval: 57–149 years ). The persistence of woodland caribou may depend on spatial separation from human incursion.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».