Wildlife crossing database platform: A transdisciplinary approach to developing a tool for landscape connectivity planning and public engagement
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Implementing wildlife crossings and restoring landscape connectivity are ecological, social, and economic imperatives. However, in North America, connectivity planning faces challenges associated with governance being fragmented into local jurisdictions and no single agency being solely responsible. Such challenges present a need for tools that can support coordinated actions among different jurisdictions, agencies, and organizations, and effectively promote the importance of landscape connectivity work to diverse audiences. The current study employs a transdisciplinary approach for developing the wildlife crossing database platform (WCDP), a tool for sharing information among practitioners and engaging the public in critical landscape connectivity issues and efforts. The research was conducted in 2 stages: (1) developing a beta version of the WCDP, and (2) engaging diverse practitioners in the field of landscape connectivity to discuss its utility and identify needs for further development. The WCDP was created using Drupal and JavaScript, and it allows users to access, explore, share, and communicate information on wildlife database crossings in North America. A research‐practitioner discussion was convened to discuss the beta version of the WCDP, as well as the key considerations and recommendations for its further development as an effective landscape connectivity planning tool. Data from the researcher‐practitioner discussion were thematically coded and analyzed to reveal 4 major themes with important implications for tool development: (1) differentiate access and functionality between users and the public groups; (2) ensure lessons and success stories are effectively shared; (3) understand the complications and challenges around communicating wildlife crossing information; and (4) recognize landscape connectivity features that do not consist of wildlife crossing infrastructure. Our research produced valuable insights on considerations, challenges, and needs for landscape connectivity work, interprofessional online collaboration, and further refinement of the platform.
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 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 | 0,049 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».