Landscape features and caribou harvesting during three decades in Newfoundland
Notice bibliographique
Résumé
Landscapes can influence the distribution of harvesting by influencing animal distribution and hunter access. For species like caribou, Rangifer tarandus, decades-long shifts in abundance and distribution might alter such relationships, but few studies have been conducted at such scales. We examined relationships between landscape features and 21,380 harvest records of migratory caribou in Newfoundland during caribou population growth (1980s), cessation of growth (1990s), and decline (2000s). We focused on features hypothesized to influence the distributions of caribou and hunters: lichen landcover, roads, cutblocks, outfitter camps, power lines, and towns. We uncovered larger harvests by resident hunters of male and female caribou among lichen landcover, likely providing preferred caribou forage, and larger harvests by non-resident hunters of male caribou away from towns, reflecting the locations of outfitter camps. Only during later decades, resident harvests occurred nearer power lines and cutblocks, likely providing hunter access and reflecting risk-prone foraging by caribou. We surmise that the harvest was facilitated by open habitats, preferred by caribou, and anthropogenic features leading to hunter access, especially as the caribou population declined. Such knowledge at broad scales is increasingly important in an era of widespread disruption to landscapes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».