MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3005646958 · doi:10.1111/rec.13137

Mine reclamation enhances habitats for wild ungulates in west‐central Alberta

2020· article· en· W3005646958 sur OpenAlexafffundabout
Meghan M. Beale, Mark S. Boyce

Notice bibliographique

RevueRestoration Ecology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsAlberta Conservation Association
Mots-clésLand reclamationOdocoileusHabitatEcologyRevegetationEnvironmental scienceWildlifeContext (archaeology)GeographyTrophic levelFencingEcosystemBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface mining is the most prevalent form of coal extraction in North America. Reclamation aims to transform former surface mines into self‐sustaining ecosystems that support uses similar to predevelopment conditions. Success of reclamation often is determined by assessing the re‐establishment of landscape structure and vegetation communities. However, there is increasing interest in evaluating reclamation success in the context of higher trophic levels. We evaluated response to mining and reclamation by sympatric bighorn sheep ( Ovis canadanesis ), elk ( Cervus elaphus ), and mule deer ( Odocoileus hemionus ) on reclaimed coal mines in west‐central Alberta. We used direct ground counts on a fixed survey route to obtain data on abundance and distribution of ungulates during 2004 to 2017. We created a grid of 200 × 200 m grid cells and assigned each group of ungulates to a grid cell. We assigned landscape and topographic features to these grid cells to represent changes due to mining and reclamation. We estimated resource selection functions for bighorn sheep, elk, and mule deer showing how their use of reclaimed features and landscapes increased access to quality forage and decreased predation risk. Ungulates also responded to mining and reclamation in ways that we did not anticipate, e.g. sheep and elk often selected areas near haul roads. Understanding spatial relationships between reclamation prescriptions and higher trophic levels is important when designing “bottom up” reclamation to restore ecological functions including recruitment of wildlife.

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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,995

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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRestoration EcologyMême sujetWildlife Ecology and ConservationTravaux en français237 207