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Enregistrement W3005498630 · doi:10.3389/fevo.2020.00001

Cumulative Effects and Boreal Woodland Caribou: How Bow-Tie Risk Analysis Addresses a Critical Issue in Canada's Forested Landscapes

2020· article· en· W3005498630 sur OpenAlexaffabout
Richard S. Winder, Frances E. C. Stewart, Silke Nebel, Eliot J. B. McIntire, A. Dyk, Kangakola Omendja

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and Evolution · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensBirds CanadaUniversity of VictoriaNatural Resources CanadaUniversity of British ColumbiaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWoodland caribouBorealCumulative effectsGeographyEcologyRisk assessmentPopulationEnvironmental sciencePredationBiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 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 enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,191 · 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.

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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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