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Enregistrement W2567098219 · doi:10.2172/1314133

Developing high-resolution spatial data of migration corridors for avian species of concern in regions of high potential wind development

2014· report· en· W2567098219 sur OpenAlexaboutno aff
Todd E. Katzner

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyHigh resolutionBird migrationCartographyRemote sensingEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The future of the US economy, our national security, and our environmental quality all depend on decreasing our reliance on foreign oil and on fossil fuels. An essential component of decreasing this reliance is the development of alternative energy sources. Wind power is among the most important alternative energy sources currently available, and the mid-Atlantic region is a primary focus for wind power development. In addition to being important to the development of wind power, the mid-Atlantic region holds a special responsibility for the conservation of the eastern North America's golden eagles (Aquila chrysaetos). This small population breeds in northeastern Canada, winters in the southern Appalachians, and nearly all of these birds pass through the mid-Atlantic region twice each year. Movement of these birds is not random and, particularly during spring and autumn, migrating golden eagles concentrate in a narrow 30-50 mile wide corridor in central Pennsylvania. Thus, because the fate of these rare birds may depend on responsible management of the habitat they use it is critical to use research to identify ways to mitigate prospective impacts on this and similar raptor species. The goal of this project was to develop high-resolution spatial risk maps showing migration corridors of and habitat use by eastern golden eagles in regions of high potential for wind development. To accomplish this, we first expanded existing models of raptor migration for the eastern USA to identify broad-scale migration patterns. We then used data from novel high-resolution tracking devices to discover routes of passage and detailed flight behavior of individual golden eagles throughout the eastern USA. Finally, we integrated these data and models to predict population-level migration patterns and individual eagle flight behavior on migration. We then used this information to build spatially explicit, probabilistic maps showing relative risk to birds from wind development. This project has numerous benefits to people and to wildlife, primarily because it will provide a framework for safer and less controversial development of wind power. Because golden eagles are an important "umbrella" for other raptors, this project benefits a suite of species that may be impacted by wind turbines. Finally this work is a recognized priority for central Appalachian states and it is explicitly called for in, and meets the goals of, numerous state wildlife conservation plans. The final product we created, a region-wide map of relative risk to eagles of development of wind power, has allowed us to make specific recommendations regarding siting and operation of and mitigation at wind facilities. This approach also serves as a model for other projects to protect eagles in other places and to conserve suites of species beyond raptors.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,091

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2014
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