Decline of regional ecological integrity: Loss, distribution and natural heritage value of roadless areas in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Only eight years remain to increase nature protection by 20 million ha in Ontario from 10.7% to 30% by 2030 to meet government commitments. Rapid identification and assessment of unprotected roadless areas (RAs) would help to achieve this goal by focussing natural heritage protection efforts in areas with high ecological and conservation value. In Ontario, little is known about the location and extent of RAs, thus the purpose of this study was to map and describe RAs in Ontario, and to discuss their value. Total length of roads in Ontario increased from ∼90,000 km in 1916 to ∼607,500 km in 2020 – an increase of ∼517,500 km (675%) over 104 years. Within Ontario's managed forest region (MFR; excludes the Far North), RAs declined from ∼34 million ha in 1916 to ∼18.5 million ha in 2020 resulting in a loss of ∼15.5 million ha reducing RA cover in the region to 35.6%. Doubling logging production by 2030 per a new Ontario policy could reduce RAs by as much as 20% to ∼14.8 million ha by 2030, potentially resulting in their depletion between 2090 and 2100. In 1880, woodland caribou occupied ∼43 million ha in Ontario's MFR, which declined to ∼10 million ha by 1990. Caribou occupancy in this region could be eliminated by ∼2024 and extirpated from all of Ontario by 2070. If all remaining RAs in the MFR were designated as protected areas, Ontario would achieve 92.7% of the 30 × 30 goal. RAs in Ontario continue to be degraded, fragmented and eliminated.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».