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Enregistrement W2163591309 · doi:10.1139/er-2013-0002

The effects of lead agency, nongovernmental organizations, and recovery team membership on the identification of critical habitat for species at risk: insights from the Canadian experience

2013· article· en· W2163591309 sur OpenAlexaffvenueabout
Eric B. Taylor, Susan Pinkus

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Conservation and Management
Établissements canadiensSpinal Cord Injury BCUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatAgency (philosophy)LegislationCritical habitatIdentification (biology)Environmental planningEnvironmental resource managementBusinessTransparency (behavior)EcologyEndangered speciesPolitical scienceGeographyBiologyLawSociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evaluation of legislation and procedures in place to help recover species at risk of extinction is an important component of conservation efforts. Despite its biological importance and key role in species protection and recovery legislation, identification of critical habitat is inconsistently applied. We analyzed data from 126 recovery strategies implemented under Canada’s nascent (2002) Species at Risk Act (SARA) to determine how lead agency, Federal Court rulings, and the proportion of independent team members influenced identification of critical habitat. Only 17% of strategies led by the Department of Fisheries and Oceans included critical habitat, compared with 63% of strategies led by Environment Canada, indicating that aquatic species at risk are much less likely to have critical habitat identified. A 50% increase in recovery strategies that identified critical habitat following precedent-setting court judgments suggests that legal action by nongovernmental organizations played a key role in the evolution of recovery policy for species at risk in Canada. The proportion of independent scientists on a recovery team was statistically unrelated to identification of critical habitat at a national scale, but case studies indicate that independent team members may play an important role in ensuring compliance and transparency during recovery planning.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0200,007
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeQualitatif
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

Citations25
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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