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Enregistrement W2161526633 · doi:10.1007/s10584-012-0476-7

Time series data for Canadian arctic vertebrates: IPY contributions to science, management, and policy

2012· article· en· W2161526633 sur OpenAlexafffundabout
Steven H. Ferguson, Dominique Berteaux, Anthony J. Gaston, Jeff W. Higdon, Nicolas Lecomte, Nicholas J. Lunn, Mark L. Mallory, James D. Reist, Donald E. Russell, Nigel G. Yoccoz, Xingyu Zhu

Notice bibliographique

RevueClimatic Change · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensAcadia UniversityCarleton UniversityUniversité du Québec à RimouskiFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaCanada Research ChairsUniversity of AlbertaArcticNetUniversity of Ottawa
Mots-clésContext (archaeology)ArcticPopulationGeographyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Long-term data are critically important to science, management, and policy formation. Here we describe a number of data collections from arctic Canada that monitor vertebrate population trends of freshwater and marine fish, marine birds, marine and terrestrial mammals. These time series data cover the last ca. 30 years and capture a period from the onset of global changes affecting the Arctic up to recent years with a rapid increase in temperature. While many of these data collections were initiated through a variety of government and university programs, they also include a surge in polar research launched with the recent International Polar Year (2007–2008). We estimated the long-term vertebrate index from our data that summarizes various taxa abundance trends within a global context and observed a continuous decline of about 30 % in population abundance since the 1990s. Though most data collections are biased towards few taxa, we conduct time-series analyses to show that the potential value of long-term data emerges as individual monitoring sites can be spread across space and time scales. Despite covering a handful of populations, the different time series data covered a large spectrum of dynamics, cyclic to non-cyclic, including coherence with the North Atlantic Oscillation, lag effects, and density dependence. We describe a synthesis framework to integrate ecological time-series research and thereby derive additional benefits to management, science, and policy. Future requirements include: (1) continuation of current observation systems; (2) expansion of current monitoring sites to include additional trophic links and taxonomic indicators; (3) expansion beyond the existing program to include greater spatial coverage into less-sampled ecosystems and key representative locations; and (4) integration of circumpolar observations and comprehensive analyses. Development of a circumpolar observation system is necessary for innovative science, large-scale adaptive management, and policy revision essential to respond to rapid global change.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,255 · 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.

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

Citations17
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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