Fast, slow, and adaptive management of habitat modification–invasion interactions: woodland caribou (<i>Rangifer tarandus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Woodland caribou ( Rangifer tarandus ) are declining throughout much of their North American range. In Alberta, industrial development is the major driver for the disturbance to caribou habitat and ecosystem dynamics involving the invasion of other ungulates and predators. Non‐linear predation increases the chances of extirpation. Reversing the decline of an individual herd requires some combination of habitat protection, slow habitat restoration, and control of the faster‐to‐adjust invading ungulates and/or predators. To explain the ecosystem dynamics affecting the decline, and its potential reversal, we develop a mathematical ecological model that incorporates the interactive effects within and between trophic levels, between slow and fast ecosystem variables, and includes non‐linearity. The most effective mix of fast variable controls depends on the relationships among caribou, predators, and their primary prey. Uncertainties create challenges. Even if fast variable controls improve caribou numbers, habitat restoration is necessary to permanently reverse the decline of an individual herd. However, the outcomes of habitat restoration actions are highly uncertain. Uncertainty is addressed at the provincial scale by combining the model with active adaptive management, and the closely related real options approach, which both guarantees against the worst outcome of provincial extirpation and allows further development if restoration activities are successful.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».