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Enregistrement W2801566461 · doi:10.1002/fee.1807

Wildlife winners and losers in an oil sands landscape

2018· review· en· W2801566461 sur OpenAlexafffundabout
Jason T. Fisher, A. Cole Burton

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and the Environment · 2018
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesInnotech AlbertaPetroleum Technology Alliance CanadaAlberta Environment and ParksAlberta Conservation Association
Mots-clésGeneralist and specialist speciesWildlifeMammalHabitatEcologyBiodiversityForageGeographyPredationHabitats DirectiveEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy development and consumption drive changes in global climate, landscapes, and biodiversity. The oil sands of western Canada are an epicenter of oil production, creating landscapes without current or historical analogs. Science and policy often focus on pipelines and species‐at‐risk declines, but we hypothesized that differential responses to anthropogenic disturbances shift the entire mammal community. Analysis of data collected from 3 years of camera trapping and species distribution models indicated that anthropogenic features best explained the distributions of the ten mammal species included in the study. Relative abundances of some mammals were positively correlated with anthropogenic feature density, and others were negatively correlated. Effect sizes were often larger than for natural features. Increasing anthropogenic spatial complexity, access to multiple habitats, and new forage sources favor generalist predators and browsers, to the detriment of specialists, likely altering ecological processes. This issue has far‐reaching implications: as the oil sands landscape changes so too does its mammal community, serving as a bellwether of future change for energy landscapes worldwide.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations139
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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