10. The Golden Eagle - Conservation & Protection in Kingston, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
This research project works to analyze and diminish the major threats to the Golden Eagle species through developing efficient and effective conservation techniques and introducing these advancements into the Kingston, Ontario habitat. We propose a partnership with the Kingston Field Naturalists (KFN), a community group with an active mandate in the preservation and conservation of wildlife and natural habitats. Many of their current projects involve at-risk bird species, and they are well equipped to aid in the successful development and implementation of this initiative. There are a few factors that affect the livelihood of Golden Eagles. Wind turbines, pesticides and power lines are some parts of an urban setting that cause disturbance to these creatures. Other vulnerabilities include habitat destruction, limited food availability and human killings to prevent preying on livestock. Some conservation techniques that are successful in managing Golden Eagle populations around the world include the use of bird sensitivity maps and the implementation of adaptive-management frameworks during community planning. Sensitivity maps are formulated taking into account foraging range, collision risk and sensitivity to disturbance (Bright et al., 2008), while adaptive-management frameworks limit recreational activities near known nesting areas (Fackler et al., 2010). By implementing and adapting strategies put in place in countries like Ireland and around the world we hope to reintroduce a sustainable population of Golden Eagles in Ontario, specifically within the Kingston area. This can be achieved through donation of Golden Eagle chicks from areas in Canada in which this bird is common.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,003 |
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 ».