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Enregistrement W4211005716 · doi:10.24124/2020/59107

A framework for mapping cumulative threats and its application to Canada

2020· dissertation· en· W4211005716 sur OpenAlexaboutno aff
Kristen Hirsh‐Pearson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeospatial analysisThreatened speciesFootprintGeographyKey (lock)Environmental resource managementData scienceGeographic information systemBiodiversityComputer scienceCartographyEnvironmental planningComputer securityEcologyEnvironmental scienceHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methods for cumulative threat mapping, such as the human footprint, have been rapidly developing to inform the management of biodiversity and ecosystem services. Here, I perform the first comprehensive literature review establishing what methods are used, what threats are mapped and where, and if threats or impacts are mapped statically or dynamically in time. From knowledge gained in the review, I compiled geospatial datasets in a geographic information system to map the first Canadian human footprint. Subsequently, I answer where the most intact and heavily threatened areas are, what the most prevalent threats in Canada are and assess the accuracy of the data through a technical validation. This thesis contributes to conservation science by highlighting where regional studies are lacking, which threats are not being captured, providing examples of how studies have managed dynamic timescales and mapped through to impacts, and provides key information for future conservation in Canada.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,609

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,017
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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