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Enregistrement W2766528550 · doi:10.5558/tfc2017-029

Examining the role of terrestrial lichen transplants in restoring woodland caribou winter habitat

2017· article· en· W2766528550 sur OpenAlexafffundvenue
Sean B. Rapai, Duncan McColl, R. Troy McMullin

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLichen and fungal ecology
Établissements canadiensCanadian Museum of NatureMinistry of ForestsPositive Living NorthUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaBC Hydro
Mots-clésLichenCladoniaWoodland caribouHabitatWoodlandEcologyTransplantingGeographyEnvironmental scienceBiologyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of habitat restoration techniques for restoring critical woodland caribou (Rangifer tarandus caribou) winter habitat will play an important role in meeting the management thresholds in woodland caribou recovery plans. The goal is to restore disturbed environments within critical winter habitat for the declining woodland caribou. Woodland caribou are diet specialists, utilizing lichen-rich habitat for forage during winter months. Cladonia sub-genus Cladina is the most frequently eaten species during this time. Herein, we provide: 1) A review of previously used methods for transplanting Cladonia sub-genus Cladina and their feasibility in restoring woodland caribou winter habitat; 2) A stepby- step protocol on how to carry out a terrestrial lichen transplant program (using Cladonia sub-genus Cladina and C. uncialis); and, 3) An evaluation of our protocol through the establishment of a case study in northern British Columbia. Our results indicate that transplanting C. sub-genus Cladina fragments is the most efficient technique for transplanting terrestrial lichen communities, but transplanting lichen ‘patches’ or ‘mats’ may also be effective.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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