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Enregistrement W4224035575 · doi:10.21203/rs.3.rs-1550900/v1

Comparing alternative methods of modelling cumulative effects of oil and gas footprint on boreal bird abundance

2022· preprint· en· W4224035575 sur OpenAlexafffund
Lionel Leston, Erin M. Bayne, Judith D. Toms, C. Lisa Mahon, Andrew D. Crosby, Péter Sólymos, Jeff Ball, Samantha J. Song, Fiona K. A. Schmiegelow, Diana Stralberg, Teegan D. S. Docherty

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensCollège BoréalEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésWildlifeFootprintAbundance (ecology)Environmental scienceContext (archaeology)Cumulative effectsHabitatTaigaBorealPopulationRelative species abundanceEcologyPhysical geographyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract ContextOil and gas activity is increasing in the western boreal forest of North America. To manage cumulative effects of this industry, a better quantification of footprint effects on wildlife is needed.ObjectivesWe used point-count surveys to evaluate how well dose-response (amount) and zone-of-impact (distance) models for seismic lines, pipelines, well sites, roads, and energy facilities predicted the abundance of 48 bird species. MethodsWe developed models for each species, evaluating the best functional forms for different footprint effects, then predicted how different model structures influenced estimates of regional population size.ResultsMost species exhibited at least one nonlinear response to footprint amount (79% of species) or distance (88%). Species associated with older coniferous forests decreased more often with footprint amount and proximity to footprint, while species associated with open lands and young forests increased with footprint amount and proximity. One-third of species strongly changed in abundance at a threshold distance from at least one footprint. Zone-of-impact models had better model fit than dose-response models for 29 of 48 species, but both model types produced similar population estimates.ConclusionsBoth zone-of-impact and dose-response models were useful for assessing cumulative effects on wildlife and mechanisms causing change. Although we did not find evidence for edge effects distinct from habitat loss or gain for songbirds in our study, zone-of-impact models can provide evidence of positive or negative edge effects for developing management buffers, while dose-response models provide important information on functional changes in bird habitat with oil and gas footprint.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,327 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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