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Enregistrement W2732266752

Landscape management for a landscape species: Understanding the impacts of anthropogenic factors on sage-grouse populations in Wyoming

2017· article· en· W2732266752 sur OpenAlexaboutno aff
Emma Spence

Notice bibliographique

RevueOhioLink ETD Center (Ohio Library and Information Network) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyEcologyWildlife managementEnvironmental resource managementWildlifeEnvironmental scienceBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Greater Sage-grouse (Centrocercus urophasianus) are both an umbrella and flagship species for conservation concern throughout the intermountain west.For the past fifty years, sage-grouse populations have been experiencing a range wide decline.Long-term declines in sage-grouse abundance have prompted eight listing attempts for the species under provisions of the Endangered Species Act (ESA).Proximate causes of population decline(s) differ across sagegrouse distribution, but ultimately, the underlying cause is loss or degradation of suitable sagebrush land cover.Wyoming is arguably the most important region for sage-grouse management because Wyoming is not only at the center of sage-grouse distribution, but also hosts the largest sagegrouse population of any state in the species' 11 US State, 3 Canadian Province range.In 2008, then Governor, Dave Freudenthal signed an executive order that enacted the "Greater Sagegrouse Core Area Protection" that set aside 31 distinct regions called "Core Areas" which collectively encompas~24% of the total area of Wyoming.(State of Wyoming 2008).Upon establishment these Core Areas contained ~82% of the male sage-grouse in Wyoming at that time (State of Wyoming 2008, State of Wyoming 2010).However, since establishment, the Core Areas established by the SGEO have been redrawn or modified 4 times.For my research I investigated the overall effectiveness of the Core Areas (as established by the SGEO) in Wyoming in light of anthropogenic impacts.Using the Wyoming Game and Fish Department's (WGFD) sage-grouse lek database to characterize sage-grouse populations across Wyoming, along with other publically available data sets, we found that the Core Areas iv contained ~64% of all active leks and accounted for ~77% of male sage-grouse attending leks.Furthermore, we found that Core Areas had a higher average lek attendance (average males/core lek = 22±7.76;average males/non-core lek =9±2.25;t-test df=1,821 P <0.001) and had a lower probability of lek collapse (20.4% in non-core areas compared to 10.9% in Core Areas).From this I concluded that Core Areas are doing an adequate job of conserving Greater Sage-grouse in Wyoming.v ACKNOWLEDGMENTS To my family: when I first considered applying to graduate school, my father gave me one simple piece of advice.Get on the boat.Do not wait for other opportunities to come-seize what is present so that a great opportunity doesn't pass by.I am always reminded of his guidance.I would like to thank my mother for being there for me, taking my calls regardless of the hour.Without my parents, I never would have stood a chance of making it through.To that end, I would like to thank my entire family for being a strong presence in my life.To those who are not my family, but close enough to be: Alyssa Adams, Makayla Fitzpatrick and Lizzy Hile-Thank you for always being ready to sit and laugh with me, for always being willing to hear my gripes.My lab mates, thank you for being a steady presence in my life and making coming to work fun.And to Zachary Nickels, my voice of reason and my biggest fan, thank you for talking me off the ledge, challenging me to think differently and pushing me to do my best, always.To my mentors and role models: Andy, thank you for taking a chance me.You have helped me navigate this field in a way that I will never able to thank you enough for.To my committee (Jeffrey Beck, Andrew Kear and Yu Zhou

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,780

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,236
Écart entre enseignants0,208 · 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
Publié2017
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