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Enregistrement W3186164866 · doi:10.1371/journal.pone.0254387

Tracking the decline of weasels in North America

2021· article· en· W3186164866 sur OpenAlexaboutno aff
David S. Jachowski, Roland Kays, Andrew Butler, Anne M. Hoylman, Matthew E. Gompper

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeaselRange (aeronautics)GeographyEcologyConservation statusLatitudeHabitatBiologyPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Small carnivores are of increasing conservation concern globally, including those formerly thought to be widespread and abundant. Three weasel species (Mustela nivalis, M. frenata, and M. erminea) are distributed across most of North America, yet several recent studies have reported difficulty detecting weasels within their historical range and several states have revised the status of weasels to that of species of conservation concern. To investigate the status and trends of weasels across the United States (US) and Canada, we analyzed four separate datasets: historical harvests, museum collections, citizen scientist observations (iNaturalist), and a recent US-wide trail camera survey. We observed 87-94% declines in weasel harvest across North America over the past 60 years. Declining trapper numbers and shifts in trapping practices likely partially explain the decline in harvest. Nonetheless, after accounting for trapper effort and pelt price, we still detected a significant decline in weasel harvest for 15 of 22 evaluated states and provinces. Comparisons of recent and historical museum and observational records suggest relatively consistent distributions for M. erminea, but a current range gap of >1000 km between two distinct populations of M. nivalis. We observed a dramatic drop-off in M. frenata records since 2000 in portions of its central, Great Lakes, and southern distribution, despite extensive sampling effort. In 2019, systematic trail camera surveys at 1509 sites in 50 US states detected weasels at 14 sites, all of which were above 40o latitude. While none of these datasets are individually conclusive, they collectively support the hypothesis that weasel populations have declined in North America and highlight the need for improved methods for detecting and monitoring weasels. By identifying population declines for small carnivores that were formerly abundant across North America, our findings echo recent calls to expand investigations into the conservation need of small carnivores globally.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,178 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations31
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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