Working Together for Grizzly Bears: A Collaborative Approach to Estimate Population Abundance in Northwest Alberta, Canada
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.
Notice bibliographique
Résumé
Grizzly bears are a threatened species in Alberta, Canada, and their conservation and management is guided by a provincial recovery plan. While empirical abundance and densities estimates have been completed for much of the province, empirical data are lacking for the northwest region of Alberta, a 2.8 million hectare area called Bear Management Area 1 (BMA 1). In part, this is due to limited staff capacity and funding to cover a vast geographic area, and a boreal landscape that is difficult to navigate. Using a collaborative approach, a multi-stakeholder working group called the Northwest Grizzly Bear Team (NGBT) was established to represent land use and grizzly bear interests across BMA 1. Collectively, we identified our project objectives using a Theory of Change approach, to articulate our interests and needs, and develop common ground to ultimately leverage human, social, financial and policy resources to implement the project. This included establishing 254 non-invasive genetic hair corral sampling sites across BMA 1, and using spatially explicit capture-recapture models to estimate grizzly bear density. Our results are two-fold: first we describe the process of developing and then operating within a collaborative, multi-stakeholder governance arrangement, and demonstrate how our approach was key to both improving relationships across stakeholders but also delivering on our grizzly bear project objectives; and, secondly we present the first-ever grizzly bear population estimate for BMA 1, including identifying 16 individual bears and estimating density at 0.70 grizzly bears/1,000 km 2 -the lowest recorded density of an established grizzly bear population in Alberta. Our results are not only necessary for taking action on one of Alberta's iconic species at risk, but also demonstrate the value and power of collaboration to achieve a conservation goal.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle