MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4286699078 · doi:10.7557/2.42.1.5930

Translocation of southern mountain caribou using a soft-release technique

2022· article· en· W4286699078 sur OpenAlexaffabout
Amélie Mathieu, Lucas M. Vander Vennen, Aaron Ried, Cory Legebokow, Helen Schwantje

Notice bibliographique

RevueRangifer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensGovernment of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHerdPopulationRange (aeronautics)HabitatBiologyEcologyGeographyExtinction (optical mineralogy)Chromosomal translocationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Southern mountain caribou (Rangifer tarandus caribou, SMC) in British Columbia, Canada, are experiencing a precipitous population decline and range recession. In 2019, the two southernmost herds, the South Selkirks and the Purcells-South herds, were functionally extirpated and facing imminent extinction. To rescue the remaining animals, a translocation into the Columbia North herd range was performed using a soft-release method. The translocated animals were released alongside a captive-reared yearling and a resident adult female from the Columbia North SMC herd. A comparison of habitat selection behaviours at the 2nd order of selection demonstrated that the released animals responded to habitat and elevational conditions similarly to resident caribou. The translocation and soft release of Purcells-South and South Selkirks individuals demonstrates that soft release of wild translocated and captive-reared SMC can be successful and should be considered where and when feasible.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRangiferMême sujetWildlife Ecology and ConservationTravaux en français237 207