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Enregistrement W2513912492

High-tech satellite telemetry improves reindeer management on Alaska's vast rangelands.

2016· article· en· W2513912492 sur OpenAlexaboutno aff
Jack Swanson, Greg Finstad, Randy Meyers, Karin L Sonnen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrazingGeographyRangelandPeninsulaRange (aeronautics)Circumpolar starArcticLivestockHerdFisheryPhysical geographyEcologyForestryArchaeologyOceanographyBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

R eindeer are an important livestock species in the circumpolar north. Currently there are approximately three to four million reindeer distributed across Russia, Scandinavia, Greenland, Iceland, Canada, and Alaska, with five hundred thousand animals slaughtered annually, producing over 20,000 metric tons of meat (Turi, 1998). In Alaska, the majority of commercially produced reindeer occurs on the Seward Peninsula and Bering Sea Islands. Currently on the Seward Peninsula (the largest contiguous grazing area in the state), 14 herds graze on 16,200,000 acres of available rangeland with individual range permit areas averaging 1,012,500 acres (Workman et al. 1991). These permitted grazing ranges are remote, bisected by large rivers and mountain ranges with few or no roads. Herders employ an extensive management scheme where reindeer are allowed to range freely. Most herders utilize boat, ATV, or foot travel to monitor and move their herds. This type of management is characterized by sporadic herder contact that often results in the herd being unsupervised for extended periods when overland travel is difficult, or during mechanical breakdown of all-terrain vehicles. Herders will often lose track of their animals and must extensively search for them when traveling conditions improve. Many animals, especially those co-mingling and migrating with the Western Arctic Caribou Herd (WACH), may leave permitted grazing areas and are permanently lost to the herder. Unsupervised grazing reindeer may not optimize use of range resources or may overgraze the range. For these reasons it is critical for reindeer herders to adopt new technology allowing year round monitoring of animal locations and evaluation of annual grazing patterns. During the past 25 years, Natural Resources Conservation Service and University of Alaska Reindeer Research Program have assisted Northwest and Western Alaska reindeer herders with range management and animal husbandry technology. Range assistance has centered on traditional inventories, ecological site mapping, similarity (condition), trend, and utilization assessments. Annually, Bureau of Land Management (BLM) resource specialists coordinate with NRCS to conduct range assessments with reindeer herders during the summer. These inventories have provided the baseline information for range conservation planning and management.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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