MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2557170677 · doi:10.15273/pnsis.v48i2.6657

Feasibility of wolf reintroduction to Nova Scotia: public opinions on wolves and their management in light of the ecological potential for wolf recovery

2016· article· en· W2557170677 sur OpenAlexaffvenueabout
Andrei N. Whitaker, Karen Beazley

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Nova Scotian Institute of Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanisNova scotiaGeographyHabitatPopulationEcologyPredationLand coverGray wolfLand useEnvironmental planningEnvironmental resource managementArchaeologyDemographyBiologyEnvironmental scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the ecological and social potential for wolf (Canis spp.) recovery in Nova Scotia, Canada. Reintroduction potential was considered through a GIS-based analysis of land cover, human population density, land ownership, prey density, and road density. Two disconnected areas of adequate habitat for wolves were identified. Qualitative interviews were conducted with seven identified groups on public attitudes towards the wolf and its potential recovery in the province. Opinions ranged from ‘love’ to a strong dislike of wolves, and many interviewees associated wolves with fear and expressed concern that they would come into contact with wolves on or near their properties. It would likely not be advisable to introduce an active wolf reintroduction program in NS at this time, due to the absence of effective habitat connectivity between the two identified areas of suitable habitat, and the public unease about wolf proximity. However, a proactive public education initiative is recommended in case of future reintroductions or natural immigrations of wolves and other top carnivores from nearby populations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Nova Scotian Institute of ScienceMême sujetWildlife Ecology and ConservationTravaux en français237 207