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Enregistrement W4377193228 · doi:10.1002/2688-8319.12241

Fuzzy cognitive mapping as a tool to assess the relative cumulative effects of environmental stressors on an Arctic seabird population to identify conservation action and research priorities

2023· article· en· W4377193228 sur OpenAlexaffabout
Rebecca C. Rooney, Jody Daniel, Mark L. Mallory, April Hedd, J. D. Ives, Grant Gilchrist, Carina Gjerdrum, Gregory J. Robertson, Rob Ronconi, Kirsten Wilcox, Sarah N. P. Wong, Jennifer F. Provencher

Notice bibliographique

RevueEcological Solutions and Evidence · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensUniversity of WindsorNunavut Wildlife Management BoardAcadia UniversityEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCumulative effectsSeabirdPopulationStressorArcticContext (archaeology)GeographyEnvironmental resource managementEcologyFisheryBiologyEnvironmental scienceDemographyPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the Arctic, chemical contaminants, shipping, oil pollution, plastic pollution, changing habitats in relation to climate change and fisheries have been identified as environmental stressors to seabirds such as Fulmarus glacialis (northern fulmar; qaqulluk; ᖃᖁᓪᓗᖅ), but rarely have these stressors been considered within a cumulative effects framework in this species which is currently showing a declining populations trend. As a novel tool to understand cumulative effects within a conservation context, we applied a fuzzy cognitive mapping (FCM) approach that allows experts to arrange key factors and their interrelationships, organizing their understanding of the components of a complex issue into a graphical representation; a ‘cognitive map’. This process was grounded in local environment concerns as documented in several Nunavut‐specific reports and discussions, and worked with western‐trained seabird experts with knowledge of northern fulmar populations to assess the inter‐related environmental threats to fulmars as a way to combine these stressors in a cumulative effects framework and identify conservation actions and knowledge gaps. We found strong agreement that the main stressors affecting northern fulmar populations in Canada include pollution (11% total influence (TI)), shipping activities (16% TI), hunting and fishing (18% TI) and mining/oil and gas exploitation activities (22% TI). The indirect influence of threats on northern fulmar population size (57% TI) exceeded the total direct influence (43% TI), emphasizing the value of cognitive mapping in cumulative effects assessment for a more holistic understanding of interacting stressors. Participants expressed substantial uncertainty regarding the strong relationships leading from the concepts, commercial fishing activity in the BBDS and the North Atlantic fisheries activity, indicating that these potential stressors require more research. Similarly, uncertainty was expressed about the potential effects of zodiac traffic, ship strikes of northern fulmar, number of oil spills and magnitude of oil spills on northern fulmar. By characterizing individual factors as manageable or not, we determined that stressors are largely manageable with enforcement of existing policies (58% TI)—importantly, fishing activities were both highly influential on fulmars and deemed manageable, which will inform ongoing co‐management planning in the region.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,222 · 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.

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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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