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Enregistrement W3148227404 · doi:10.1093/conphys/coab002

Exploiting common senses: sensory ecology meets wildlife conservation and management

2021· article· en· W3148227404 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueConservation Physiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of WaterlooCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGreat Lakes Fishery Commission
Mots-clésEndangered speciesWildlife conservationEcologyWildlifeBiologyWildlife managementConservation biologyEnvironmental resource managementSensory systemEnvironmental planningGeographyNeuroscienceHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multidisciplinary approaches to conservation and wildlife management are often effective in addressing complex, multi-factor problems. Emerging fields such as conservation physiology and conservation behaviour can provide innovative solutions and management strategies for target species and systems. Sensory ecology combines the study of 'how animals acquire' and process sensory stimuli from their environments, and the ecological and evolutionary significance of 'how animals respond' to this information. We review the benefits that sensory ecology can bring to wildlife conservation and management by discussing case studies across major taxa and sensory modalities. Conservation practices informed by a sensory ecology approach include the amelioration of sensory traps, control of invasive species, reduction of human-wildlife conflicts and relocation and establishment of new populations of endangered species. We illustrate that sensory ecology can facilitate the understanding of mechanistic ecological and physiological explanations underlying particular conservation issues and also can help develop innovative solutions to ameliorate conservation problems.

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.

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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,775

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,251
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