Braiding Inuit knowledge and Western science to understand light goose population dynamics under a changing climate
Notice bibliographique
Résumé
Increasing abundance of Snow and Ross’s Geese (Anser caerulescens and Anser rossii; kangut and qaaraarjuk in Inuktut, respectively), referred to collectively as light geese, has caused alterations in various Canadian Arctic ecosystems. Inuit have harvested light geese for generations and hold knowledge that offers unique insights into the ecology and population dynamics of these species. By combining interviews with 40 light goose harvesters and Elders with results from aerial surveys in the Kivalliq region of Nunavut, we (1) describe changes in light goose distribution and abundance between the 1940s and the 2010s, (2) explore the effects of light geese on local ecosystems, and (3) identify factors driving these changes. Inuit observations gathered through lifetimes of land-based observations and results from aerial surveys concurred that (1) light goose numbers have increased regionally since the 1940s, and (2) light goose numbers decreased in several colonies within the Kivalliq region between the 1960s–1990s and the 2010s, including in two Migratory Bird Sanctuaries. Inuit have noted that habitat loss due to overgrazing and grubbing has pushed light geese to abandon altered habitats in favor of new breeding and foraging sites. Inuit observations also indicated that light geese have altered their migration behavior (how, when, and where they migrate and nest) in response to earlier spring snowmelt, the drying of ponds and lakes, and an increased number of predators. These conclusions add substantially to overall understanding about light geese in regions where aerial surveys are expensive and infrequent, and scientific studies are limited in geographic coverage.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».