Carrying capacity and cumulative effects management: A case study using bighorn sheep
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Successful cumulative effects management is fundamental for conservation policy and practice. We investigated the application of a carrying capacity (CC) model as a cumulative effects management tool for bighorn sheep ( Ovis canadensis canadensis ) in British Columbia, Canada, where CC is defined as the natural limit of a sustainable population that is set by the availability of resources in the environment. We estimated winter CC using forage availability across winter ranges, weighted by relative selection by sheep and a safe use factor, and divided by overwinter forage requirements to determine how many sheep the landscape can support. We explored application of our model to decision‐making about new industrial projects or conservation activities in a cumulative effects context. Cumulative effects include both positive and negative contributions to animal populations and we simulated the potential positive outcomes of burning to increase bighorn sheep carrying capacity in our study area. Our results show that carefully planned conservation actions could generate a 5% increase in CC (i.e., from 493 to 519 sheep). Robust tools and scientific techniques that are capable of quantifying multiple impacts and conservation actions and that consider spatial processes over long temporal scales, such as the CC model presented, should be applied to help inform decisions about how to better manage cumulative habitat change and achieve conservation objectives.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle