Where to begin? A flexible framework to prioritize caribou habitat restoration
Notice bibliographique
Résumé
Habitat loss is a leading threat to many species at risk, and as such, the need for habitat restoration is widespread. In the boreal forests of Western Canada, habitat restoration is a key habitat management action needed to achieve self‐sustaining populations of woodland caribou, a federally threatened species in decline. Hundreds of thousands of kilometers of linear features were created during the exploration or extraction of oil and gas that are no longer used, yet natural regeneration remains stagnated. Only a fraction of these linear features is restored each year, sparking the need for managers to prioritize efforts. We developed an algorithm to prioritize habitat restoration and demonstrate how it can be used to predict and monitor progress towards restoration goals. Our approach is based on the idea of maximizing the gain in unaltered caribou habitat per unit cost, while allowing for the inclusion of different goals, costs, and weighting criteria. Our algorithm ranked landscape units into five zones of restoration priority. The largest gain in unaltered habitat occurred following restoration of the highest priority zones, with diminishing returns as restoration proceeded. None of the caribou ranges reached habitat management targets when not considering restoration within energy project boundaries, even after all candidate linear features were restored. Our results highlight the need for ambitious, coordinated restoration, and the need for improved land‐use planning to minimize alteration within caribou range. We demonstrate the flexibility of our algorithm by applying the framework to a case study in a mountain ecosystem.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».