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Enregistrement W2951479547 · doi:10.1007/s13280-019-01205-x

Muskox status, recent variation, and uncertain future

2019· article· en· W2951479547 sur OpenAlexafffund
Christine Cuyler, Janice E. Rowell, Jan Adamczewski, Morgan Anderson, John E. Blake, Tord Bretten, Vincent Brodeur, Mitch Campbell, Sylvia Checkley, H. Dean Cluff, Steeve D. Côté, Tracy Davison, Mathieu Dumond, Barrie Ford, Alexander Gruzdev, Anne Gunn, P. Hope Jones, Susan Kutz, Lisa‐Marie Leclerc, Conor D. Mallory, Fabien Mavrot, Jesper Bruun Mosbacher, I. M. Okhlopkov, Patricia E. Reynolds, Niels Martin Schmidt, Taras Sipko, Mike Suitor, Matilde Tomaselli, Bjørnar Ytrehus

Notice bibliographique

RevueAMBIO · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensIsland HealthCenter for Northern StudiesUniversity of CalgaryUniversité LavalGovernment of NunavutYukon Department of EnvironmentMakivik CorporationMinistry of ForestsGovernment of Northwest Territories
Organismes subventionnairesFaculty of Veterinary Medicine, University of CalgaryArctic Institute of North AmericaDirectorate for Biological SciencesEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of CalgaryPinngortitaleriffik
Mots-clésVariation (astronomy)Computer sciencePhysicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Muskoxen (Ovibos moschatus) are an integral component of Arctic biodiversity. Given low genetic diversity, their ability to respond to future and rapid Arctic change is unknown, although paleontological history demonstrates adaptability within limits. We discuss status and limitations of current monitoring, and summarize circumpolar status and recent variations, delineating all 55 endemic or translocated populations. Acknowledging uncertainties, global abundance is ca 170 000 muskoxen. Not all populations are thriving. Six populations are in decline, and as recently as the turn of the century, one of these was the largest population in the world, equaling ca 41% of today's total abundance. Climate, diseases, and anthropogenic changes are likely the principal drivers of muskox population change and result in multiple stressors that vary temporally and spatially. Impacts to muskoxen are precipitated by habitat loss/degradation, altered vegetation and species associations, pollution, and harvest. Which elements are relevant for a specific population will vary, as will their cumulative interactions. Our summaries highlight the importance of harmonizing existing data, intensifying long-term monitoring efforts including demographics and health assessments, standardizing and implementing monitoring protocols, and increasing stakeholder engagement/contributions.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,204 · 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
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

Citations78
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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