Boreal Caribou Can Coexist with Natural but Not Industrial Disturbances
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT For species at risk, it is important that demographic models be consistent with our most recent knowledge because alternate model versions can have differing predictions for wildlife and natural resource management. To establish and maintain this consistency, we can compare predicted model values to current or past observations and demographic knowledge. When novel predictor information becomes available, testing for consistency between modeled and observed values ensures the best models are used for robust, evidence‐based, wildlife management. We combine novel information on the extent of historical disturbance regimes (industrial and fire) to an existing demographic model and predict historical and projected demographics of woodland caribou (Rangifer tarandus caribou). Exploring 6 simulation experiments across 5 populations in Alberta, Canada, we identify the relative importance of industrial disturbance, fire, and population density to observed population size and growth rate. We confirm the onset of significant declines across all 5 populations began approximately 30 years ago, demonstrate these declines have been consistent, and conclude they are more likely due to industrial disturbance from the oil and gas sector within contemporary population ranges than historical fire regimes. These findings reinforce recent research on the cause of woodland caribou declines. Testing for consistency between observations and models prescribed for species recovery is paramount for assessing the cause of declines, projecting population trends, and refining recovery strategies for effective wildlife management. We provide a novel simulation method for conducting these tests. © 2020 The Authors. The Journal of Wildlife Management published by Wiley Periodicals LLC on behalf of The Wildlife Society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».