Optimal restoration of wildlife habitat in landscapes fragmented by resource extraction: a network flow modeling approach
Notice bibliographique
Résumé
Non‐renewable resource extraction contributes greatly to degradation of wildlife habitats in boreal landscapes. In western Canada, oil and gas exploration and extraction have left a dense network of linear disturbances (seismic lines) and abandoned well pads that have fragmented boreal forest. Among multiple ecological effects, these disturbances have increased predator access to the preferred habitat of some wildlife taxa, most notably boreal woodland caribou, resulting in population declines. Restoration of seismic lines and abandoned well pads is a critical activity to improve the recovery of woodland caribou populations. We present a linear programming model that optimally allocates restoration efforts to maximize the access of caribou to nearby undisturbed habitat in a fragmented landscape. We applied the model to examine restoration scenarios in the Cold Lake First Nations area in northeastern Alberta, Canada, which includes caribou habitat but also areas of active oil and gas extraction. The model depicts the landscape as a network of interconnected habitat patches and combines three network flow sub‐problems. The first sub‐problem enforces the spatial connectivity of the remaining network of unrestored sites. The second sub‐problem maximizes access to suitable habitat from the restored locations and the third sub‐problem ensures the allocation of restoration activities in as few spatially contiguous restoration projects as possible. The approach is generalizable and applicable to assist restoration planning in other resource extraction regions and for other taxa.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».