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Enregistrement W4254051747 · doi:10.3375/043.035.0207

A Comparison of All-Terrain Vehicle (ATV) Trail Impacts on Boreal Habitats Across Scales

2015· article· en· W4254051747 sur OpenAlexaffabout
Nyssa van Vierssen Trip, Yolanda F. Wiersma

Notice bibliographique

RevueNatural Areas Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisturbance (geology)Resistance (ecology)Wilderness areaVegetation (pathology)HabitatBorealRecreationEnvironmental scienceEcologyBogGeographyTaigaWildernessForestryPeatBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recreational trails are an agent of anthropogenic disturbance in nature reserves and other low human impact areas. Effective management must balance the desire of recreationists to use these natural areas with the need to maintain their ecological integrity. Environments with low productivity may be particularly susceptible due to low resistance and resilience to recreational impacts. Our study examined 28 all-terrain vehicle (ATV) trails within the Avalon Wilderness Reserve and the adjacent surrounding area on the island of Newfoundland, Canada. We found that different habitat types (boreal forest, heaths, and bogs) differ in resistance and resilience to both direct on-trail erosion and indirect off-trail vegetation impacts of ATV trails. Dry forested sites were more resistant to direct on-trail erosion but less resistant to indirect off-trail vegetation disturbance. Heath sites were less resistant to direct on-trail erosion but highly resistant to indirect off-trail disturbance. Bog sites had low resistance to both direct and indirect trail disturbance. There have been limited studies on ATV trail impacts in boreal environments, and our findings provide guidance for managers in such environments to manage recreational vehicle use.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations23
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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