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Enregistrement W2142767627 · doi:10.1046/j.1523-1739.2003.02288.x

Long‐Term Range Recession and the Persistence of Caribou in the Taiga

2003· article· en· W2142767627 sur OpenAlexaffabout
James A. Schaefer

Notice bibliographique

RevueConservation Biology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWoodland caribouOccupancyRange (aeronautics)TaigaGeographyMetapopulationThreatened speciesEcologyWoodlandPersistence (discontinuity)Physical geographyEnvironmental scienceForestryBiological dispersalHabitatBiologyPopulationDemographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations183
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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