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Enregistrement W248378984

Linking Colorado’s Landscapes

2005· article· en· W248378984 sur OpenAlexaboutno aff
Julia Kintsch

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFederal Highway AdministrationColorado Department of TransportationColorado State UniversityU.S. Department of Transportation
Mots-clésWildlifeGeographyContext (archaeology)Environmental resource managementGeneral partnershipHabitatLinkage (software)Wildlife managementLandscape ecologyEnvironmental planningEcologyPolitical scienceArchaeologyEnvironmental science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In partnership with the Colorado Department of Transportation, the Federal Highway Administration, the Nature Conservancy, and Colorado State University, the Southern Rockies Ecosystem Project (SREP) launched Linking Colorado’s Landscapes in fall 2003. Linking Colorado’s Landscapes is a multifaceted collaboration to promote wildlife linkages in the context of long-range planning. Phase I consisted of a statewide analysis of wildlife linkages, the objective of which was to identify broad linkage zones that facilitate movement for Colorado’s diverse array of wildlife species and to prioritize amongst them. Building upon linkage assessment methodologies used elsewhere, we developed a science-based approach integrating local and regional expertise (via a series of workshops) and computer modeling. Recognizing that connectivity is a function of individual species’ perceptions of suitable habitat and barriers in the landscape, a focal species approach was employed as the basis for linkage identification in both the workshops and the modeling. By integrating both qualitative and quantitative processes, we were able to produce a comprehensive biological assessment of the most critical wildlife linkages in the state. In total, 176 linkages were identified via expert workshops, with additional linkages modeled for Canada lynx, gray wolf, and pronghorn. In prioritizing linkages for further analysis in Phase II, we also considered: the presence of local partners; stretches of roadway with frequent animal-vehicle collisions; planned transportation projects projected by CDOT through 2030; and the distribution of linkages across the state and their complementary contributions to landscape connectivity. Twenty-three linkages were selected and were grouped into 12 high-priority linkage complexes based on similarities in species usage patterns and geography. Phase II of Linking Colorado’s Landscapes provides an in-depth assessment of each high-priority linkage. Based on this compilation of site-specific information, we will next provide recommendations for possible crossing structures, management alternatives, and other measures to improve permeability in these linkage areas. Phase II analyses include: an assessment of additional species that utilize the linkage; identification of specific crossings; an assessment of land ownership and management within the linkage; and an evaluation of existing natural or man-made features that facilitate or impair movement. The resulting linkage assessment packages and recommendations will be distributed in spring 2006 and will serve as a guide for the Colorado Department of Transportation (CDOT) and other local and regional transportation planners, community leaders, and conservationists working to develop more wildlifefriendly landscapes and transportation networks.

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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,993

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 savante0,0010,006
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,024

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,193 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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