MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4315621577 · doi:10.1093/biosci/biac105

Evaluation Options for Wildlife Management and Strengthening of Causal Inference

2023· article· en· W4315621577 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBioScience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of Canberra
Mots-clésAdaptive managementCausal inferenceWildlifeInferenceWildlife managementStatistical inferenceThreatened speciesEnvironmental resource managementPopulationRisk analysis (engineering)Computer scienceBusinessEconomicsEcologyEconometricsBiologyMathematicsArtificial intelligenceStatisticsHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Wildlife management aims to halt and then reverse the decline of threatened species, to sustainably harvest populations, and to control undesirable impacts of some species. We describe a unifying framework of three feasible options for evaluation of wildlife management, including conservation, and discuss their relative strengths of statistical and causal inference. The first option is trends in abundance, which can provide strong evidence a change has occurred (statistical inference) but does not identify the causes. The second option assesses population outcomes relative to management efforts, which provides strong evidence of cause and effect (causal inference) but not the trend. The third option combines the first and second options and therefore provides both statistical and causal inferences in an adaptive framework. We propose that wildlife management needs to explicitly use causal criteria and inference to complement adaptive management. We recommend incorporating these options into management plans.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,255 · 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