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Enregistrement W3004405293 · doi:10.1139/facets-2019-0017

An analysis of threats and factors that predict trends in Canadian vertebrates designated as at-risk

2020· article· en· W3004405293 sur OpenAlexaffvenueabout
Jessica Currie, Valentina Marconi

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensWorld Wildlife Fund Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredictive powerEndangered speciesPopulationGeographyWildlifeAbundance (ecology)PrioritizationThreatened speciesAbiotic componentPopulation growthEcologyIdentification (biology)Environmental resource managementBiologyDemographyEnvironmental scienceHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The identification of factors that predict trends in population abundance is critical to formulate successful conservation strategies. Here, we explore population trends of Canadian vertebrates assessed as “at-risk” by the Committee on the Status of Endangered Wildlife in Canada and the threats affecting these trends using data from the Canadian Living Planet Index. We investigate how threat profiles—the combination of threats for a given species—vary among species and taxonomic groups. We then investigate threat profile as a predictor of temporal trends—both exclusively and in combination with additional biotic and abiotic factors. Species had 5.06 (±2.77) threats listed on average, and biological resource use (BRU) was the most frequently cited. Our analysis also revealed an association between taxonomic group and population trends, as measured by the proportion of annual increases (years with a positive interannual change). By contrast, the predictive power of threat profile was poor. This analysis yielded some useful insight for conservation action, particularly the prioritization of abating BRU. However, the predictive models were not as meaningful as originally anticipated. We provide recommendations on methodological improvements to advance the understanding of factors that predict trends in population abundance for prioritizing conservation action.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,522
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,215 · 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.

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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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