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Enregistrement W3015224328 · doi:10.1111/1365-2664.13637

Science to inform policy: Linking population dynamics to habitat for a threatened species in Canada

2020· article· en· W3015224328 sur OpenAlexaffabout
Cheryl A. Johnson, Glenn D. Sutherland, Erin Neave, Mathieu Leblond, Patrick Kirby, Clara Superbie, Philip D. McLoughlin

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Ecology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBorealTaigaThreatened speciesEcologyHabitatCritical habitatBiodiversityWoodland caribouGeographyPopulationFire regimeClimate changeBoreal ecosystemHabitat destructionEcosystemEndangered speciesBiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Boreal forests provide numerous ecological services, including the ability to store large amounts of carbon, and are of significance to global biodiversity. Increases in industrial activities in boreal landscapes since the mid‐20th century have added to concerns over biodiversity loss and climate change. Boreal forests are home to dwindling populations of boreal caribou Rangifer tarandus caribou in Canada, a species at risk that requires large, undisturbed landscapes for persistence. In 2012, the Canadian government defined critical habitat for boreal caribou by relating calf recruitment to disturbances. Some have questioned whether the recruitment relationship can be extrapolated beyond the environmental conditions represented in the analysis. We examined the effects of human disturbances and fire (alone and in combination) on variation in recruitment and adult female survival using data from 58 study areas in Canada. Top models were used in aspatial scenarios of landscape change to evaluate the efficacy of the critical habitat definition in achieving the recovery objectives for boreal caribou in two contrasting landscapes: Little Smoky, dominated by high levels of human disturbances, and the northern boreal shield of Saskatchewan (SK1), dominated by fire. The top recruitment model suggested the negative effect of fire was three to four times smaller than human disturbances. The top adult female survival model included human disturbances only. These results re‐affirm that human disturbances are the primary factor contributing to boreal caribou declines. Our aspatial scenarios suggested that undisturbed habitat would have to increase to ≥68% for Little Smoky to maintain a self‐sustaining population of boreal caribou with some degree of certainty. In contrast, the SK1 population was self‐sustaining with 40% undisturbed habitat when fire disturbance predominates, but could become vulnerable with increases in human disturbances (8%–9%). Policy implications . Boreal caribou are listed as threatened under Canada's Species at Risk Act. Our results suggest that the 65% undisturbed critical habitat designation in Canada's boreal caribou Recovery Strategy may serve as a reasonable proxy for achieving self‐sustaining populations of boreal caribou in landscapes dominated by human disturbances. However, some populations may be less or more vulnerable, as illustrated by the scenarios in a landscape dominated by fire (SK1). Continued population monitoring will be essential to assessing the effectiveness of land management strategies developed for boreal caribou recovery, especially with climate change.

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 enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil0,984

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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations79
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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