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Enregistrement W4210797440 · doi:10.1016/j.ecochg.2022.100052

The direct and habitat-mediated influence of climate on the biogeography of boreal caribou in Canada

2022· article· en· W4210797440 sur OpenAlexaffabout
Eric W. Neilson, C. Castillo-Ayala, Justin Beckers, Cheryl A. Johnson, M.H. St-Laurent, Nicolas Mansuy, David T. Price, Allicia Kelly, Marc‐André Parisien

Notice bibliographique

RevueClimate Change Ecology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensGovernment of Northwest TerritoriesCanadian Forest ServiceUniversité du Québec à RimouskiEnvironment and Climate Change CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWoodland caribouBorealHabitatThreatened speciesEcologyClimate changeTaigaGeographyRange (aeronautics)Disturbance (geology)Environmental sciencePopulationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective species conservation efforts require insight into whether a species’ extent of occurrence may shift due to changing climate, habitat loss, or both. The extent of occurrence of the threatened boreal population of woodland caribou (Rangifer tarandus caribou; caribou) has contracted due to environmental and anthropogenic disruption, with further contractions predicted as boreal habitat shifts with the changing climate. However, the direct and indirect climate drivers of caribou extent of occurrence have not been explicitly investigated. We estimated and compared the influence of climate and habitat drivers on the occurrence of caribou ranges across the Canadian boreal forest. We fit path models that estimated the direct effects of climate on caribou range occurrence and its indirect effect through climate's influence on caribou habitat (i.e., forest cover, presence of peatland, human disturbance and wildfire). Our analysis suggests that the distribution of caribou ranges is less sensitive to the direct effects of climate than to those of habitat and human disturbance. However, through its relationship to caribou habitat, climate exerts indirect influence over the distribution of caribou. As the climate changes, future distributions of caribou may be more heavily relegated to refuge habitats, particularly peatlands in the western boreal forest. Our biogeographical approach enables more informed decisions for large-scale caribou conservation efforts (e.g. establishment of protected areas, habitat restoration) that account for potential shifts in the distribution of caribou under changing environmental and climatic conditions.

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)0,002
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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