Causal attribution from retrospective data in Canada's woodland caribou system
Notice bibliographique
Résumé
Forecasting the benefits of management interventions intended to improve ecological conditions requires a causal understanding of the factors that lead to system change. The causal attribution of a factor is defined as the difference between the outcome observed in the presence of the factor and the outcome that would have been observed in the factor's absence, that is, the counterfactual condition. Estimating this contrast is relatively straightforward, where matched or randomized controls are available to approximate the counterfactual condition. However, researchers must reason retrospectively from observational data where matched or randomized controls are not available. In this case, the challenge of establishing causal attribution is in estimating the true counterfactual, that is, the outcome that would have resulted from the absence of the factor, given that it was present. Causal analysis permits the estimation of counterfactuals from observational data, assuming that the model captures all common causes between exposure and outcome, that the exposure is independent of other factors in the model (i.e., exogenous), and that the exposure causes the same directional change for all units (i.e., monotonic). I estimated retrospectively the causal attribution of habitat-related factors to recruitment rates in Canada's boreal population of woodland caribou (Rangifer tarandus caribou). Aggregate habitat disturbance had low causal attribution (17.6%). Attribution was greater (29.5%) when habitat disturbance was disaggregated into different factors associated with different pathways of caribou decline. The causal attribution of all habitat factors considered nevertheless rarely exceeded 50%, suggesting that there are other systematic and/or stochastic factors that can limit the effectiveness of current habitat-related recovery actions. More effort is required to understand these factors and how they might be managed to improve the probability of successful caribou recovery.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».