Making sense of wildlife habitat use on active oil sands mines: Quasi‐experiments, occupancy models, trends assessments and upland habitat reclamation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».