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Enregistrement W4400858194 · doi:10.1002/2688-8319.12367

Making sense of wildlife habitat use on active oil sands mines: Quasi‐experiments, occupancy models, trends assessments and upland habitat reclamation

2024· article· en· W4400858194 sur OpenAlexafffundabout
Virgil C. Hawkes, Pascale Gibeau, Wendell Challenger

Notice bibliographique

RevueEcological Solutions and Evidence · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensASL Environmental Sciences (Canada)
Organismes subventionnairesSuncor Energy IncorporatedImperial Oil LimitedCanadian Natural Resources Limited
Mots-clésWildlifeLand reclamationHabitatOccupancyEnvironmental scienceOil sandsWildlife managementEcologyWildlife conservationGeographyAsphaltBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Intensive resource extraction activity in the oil sands of Canada alters the quantity, structure and distribution of native ecosystems, which in turn creates substantive challenges for conservation, land management and habitat reclamation. Progressive reclamation occurs on active mine sites in the Athabasca oil sands region (AOSR) of Canada, along with concurrent assessments of reclamation effectiveness. Yet, little is known about the ability of reclaimed habitats to mitigate for the short‐ and long‐term impacts associated with open‐pit mines and provide functional habitat for wildlife. We used a robust quasi‐experiment that combined camera trap data from an observational study with an innovative occupancy model to assess the effectiveness of upland reclamation to provide habitat for wildlife in the AOSR. The dynamic occupancy models were applied to 15 years of camera trap data to assess wildlife usage patterns of nine species of wildlife over seven types of habitats. The habitats sampled ranged from mining‐disturbed habitats reclaimed to upland forest ecosites common in the region, habitats disturbed by natural (fire) and human disturbances (clear‐cut logging), with comparisons to mostly intact mature forests. Our results indicate that the nine species of wildlife assessed used habitats in a manner consistent with expectations: some preferred disturbance‐dominated habitats while others used mature forest to a higher degree. We demonstrate that the application of dynamic occupancy models to camera trap data reliably discerned these trends, providing the means to predict wildlife usage patterns in an ever‐changing landscape, including one containing bitumen extraction as a contributor to landscape‐level modifications. Practical implication : Our work illustrates how continued monitoring of wildlife using camera traps contributes to assessments of reclamation effectiveness with respect to wildlife occurrence, distribution and usage patterns in anthropogenically and naturally disturbed landscapes. Evaluating the effectiveness of reclamation is especially important given the expected increase in habitat reclamation on active oil sands mines over the next several decades, coupled with the need to ensure that disturbed habitats regain ecological function able to sustain wildlife in the future.

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)0,000
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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