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Enregistrement W2921076895 · doi:10.1002/wsb.950

Web‐based application for threatened woodland caribou population modeling

2019· article· en· W2921076895 sur OpenAlexafffundabout
Daniel R. Eacker, Mark Hebblewhite, Robin Steenweg, Mike Russell, Amy Flasko, Dave Hervieux

Notice bibliographique

RevueWildlife Society Bulletin · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected Areas
Organismes subventionnairesParks CanadaUniversity of MontanaAlberta Environment and ParksNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésThreatened speciesWoodland caribouPopulationGeographyEcologyBiologyHabitatMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Woodland caribou ( Rangifer tarandus caribou ) are threatened in Canada, with population and distribution declines evident in most regions of the country. Causes of declines are linked to landscape change from forest fires and human development, notably forestry oil and gas activities, which result in caribou habitat loss and affect ecosystem food webs. The Federal Species at Risk Act requires effective protection and restoration of caribou habitat, with actions to increase caribou survival. These requirements call for effective monitoring of caribou population trends to gauge success. Many woodland caribou populations are nearly impossible to count using traditional aerial survey methods, but demographic‐based monitoring approaches can be used to estimate population trends based on population modeling of vital rates from marked animals. Monitoring programs have used a well‐known simple population model (the Recruitment‐Mortality [R/M] equation) to estimate demographic rates for woodland caribou, but have faced challenges in managing large data streams and providing transparency in the demographic estimation process. We present a stand‐alone statistical software application using open‐source software to permit efficient, transparent, and replicable demographic estimation for woodland caribou populations. We developed an easy‐to‐use, interactive web‐based application for the R/M population model that uses a Bayesian estimation approach and provides the user flexibility in choice of prior distributions and other output features. We illustrate the web‐application to the A la Pêche Southern Mountain (Central Group) woodland caribou population in west‐central Alberta, Canada, during 1998–2017. Our estimates of population demographics are consistent with previous research on this population and highlight the utility of the application in assessing caribou population responses to species recovery actions. We provide example data, computer code, the web‐based application package, and a user manual to guide installation and use. We also review underlying assumptions and challenges of population monitoring in this case study. We expect our software will contribute to efficient monitoring of woodland caribou and help in the assessment of recovery actions for this species. © 2019 The Authors. Wildlife Society Bulletin Published by Wiley Periodicals, Inc.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,008

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,216
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'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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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