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Enregistrement W2214862618 · doi:10.7557/2.35.2.3636

Biodiversity offsets and caribou conservation in Alberta: opportunities and challenges

2015· article· en· W2214862618 sur OpenAlexaffabout
Christine B. Robichaud, Kyle H. Knopff

Notice bibliographique

RevueRangifer · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Conservation and Management
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWoodland caribouBiodiversityEnvironmental resource managementNatural resourceGeographyHabitatEnvironmental planningEcologyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The federal recovery strategy for boreal woodland caribou (Rangifer tarandus caribou) sets a goal of self-sustaining populations for all caribou ranges across Canada. All caribou herds in Alberta are currently designated as not self-sustaining and the recovery strategy requires an action plan to achieve self-sustaining status. At the same time, continued natural resource extraction in caribou ranges may be worth hundreds of billions of dollars. Some regulatory bodies have recognized an opportunity for biodiversity offsets to help meet the caribou recovery strategy’s goals while still permitting economic benefits of development. In this review, we evaluate offset opportunities for caribou in Alberta and practical impediments for implementation. We conclude that a number of actions to offset impacts of development and achieve no net loss or net positive impact for caribou are theoretically feasible (i.e., if implemented they should work), including habitat restoration and manipulations of the large mammal predator-prey system. However, implementation challenges are substantial and include a lack of mechanisms for setting aside some resources for long periods of time, public opposition to predator control, and uncertainty associated with loss-gain calculations. A framework and related policy for offsets are currently lacking in Alberta and their development is urgently needed to guide successful design and implementation of offsets for caribou.

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 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 enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,116 · 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.

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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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