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Enregistrement W2940102399 · doi:10.26077/2q3d-k002

Historical Review of Elk-Agriculture Conflicts in and Around Riding Mountain National Park, Manitoba, Canada

2009· article· en· W2940102399 sur OpenAlexaboutno aff
Ryan K. Brook

Notice bibliographique

RevueLincoln (University of Nebraska) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésICTSAgricultureGeographyNational parkPopulationSocioeconomicsPopulation declineBusinessEconomic growthEnvironmental protectionPolitical scienceInformation and Communications TechnologyDemographyArchaeologySociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conflicts between elk (Cervus elaphus) and farmers have been occurring since the 1880s when agriculture began around what is now Riding Mountain National Park (RMNP). Initially, the conflicts were related to low elk numbers caused primarily by unregulated harvest of elk. The creation of RMNP in 1930 and the associated ban on hunting allowed elk numbers to reach critically high levels. Since farming began, elk have been associated with considerable damage to fences and crops around RMNP, with annual damage often >$240,000. Hunting on agricultural lands has been the most common approach to mitigating elk impacts, despite its limited success. Additionally, a damage compensation program was created in 1997. Beginning in 1991, elk–agriculture conflicts accelerated to a new level with the detection of bovine tuberculosis (TB) in local elk. Despite the concerns and economic hardship caused by TB, attitudes toward elk remain largely positive, and farmers obtain important economic and noneconomic benefits from the elk population. Conflicts between farmers and government about elk management often have been characterized by heated debates, poor or nonexistent communication, and, until recently, limited attempts to mitigate the impacts of elk. Future programs to address these conflicts should focus on collaboration and communication to develop mutually acceptable long-term solutions that are regularly evaluated using both local knowledge and scientific study.

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)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0170,043
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,166 · 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
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

Citations20
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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