Cumulative Effects and Boreal Woodland Caribou: How Bow-Tie Risk Analysis Addresses a Critical Issue in Canada's Forested Landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Boreal caribou (Woodland Caribou, boreal population; Rangifer tarandus caribou) is a prominent mammal at the heart of a decades-long conflict between a growing resource sector and the associated risks to biodiversity. We employed the ISO 31010 Bow-tie Risk Assessment Tool (BRAT) to evaluate the cumulative effects of anthropogenic and natural factors that may affect the risk of self-sustainability to the boreal caribou herds of Northeastern British Columbia. We used the BRAT to produce a visual synthesis of the cumulative effects causing the growth rate of boreal caribou herds to persistently fall below a level corresponding to a 60% chance of being self-sustaining (λ < 1.025). The BRAT diagram provided the basis for a quantitative Layers of Protection Analysis (LOPA) of risk probabilities for three caribou herds. We combined threat assessments from the Species at Risk Act recovery strategy (Environment Canada 2012) with data from published landscape experiments (e.g. restoration of seismic traces, maternal penning, and wolf culls) to parameterize the LOPA in three study areas. We report the implications of a combination of mitigation options versus current risk conditions, as well as the implications of uncertainty in threat prevention. Our analysis indicates that a combination of mitigation scenarios will best facilitate caribou herd recovery, that barriers preventing predation threats could also aid in recovery success, and that compensatory predation may account for a significant proportion of both adult and juvenile female mortality across different herds. We estimated the minimum annual cost for effective mitigation and recovery to be $CDN 224K within any of the study areas. Bow-tie diagrams are a flexible and quantifiable tool that can translate resource management solutions to the diverse audience involved in conservation decision-making: scientists, land managers, policy makers, and concerned stakeholders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».