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Enregistrement W4410480586 · doi:10.1002/jwmg.70042

Mapping interactions between winter recreationists and an endangered ungulate

2025· article· en· W4410480586 sur OpenAlexafffundabout
Ryan Gill, Robert Serrouya, John F. Simms, Craig A. DeMars, Bevan Ernst, Michael Noonan

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésUngulateEndangered speciesGeographyEcologyForestryHabitatBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Southern mountain caribou ( Rangifer tarandus caribou ) inhabit the interior mountain ranges of British Columbia, Canada. This population of woodland caribou is federally designated as threatened owing primarily to predation and habitat loss, but other compounding factors may impede their recovery. Of note are potential impacts from heli‐skiing, a form of winter recreation that uses helicopters to transport skiers in wilderness areas. During late‐winter, southern mountain caribou become range resident in high‐elevation, old‐growth forests and subalpine parklands. The deep snow characteristic of late‐winter habitat offers reduced encounters with predators, and abundant arboreal lichens on which to feed; however, heli‐skiing also occurs in these areas. Whether heli‐skiing has any demographic impacts on caribou is unknown, but previous work has shown that heli‐skiing can elicit short‐term flight responses and longer‐term reductions in space use and elevated stress levels. Furthermore, little is known about where skiing occurs or where helicopters transport skiers between lodges and ski areas, leaving regulating bodies with little information to guide management recommendations. We paired anonymized fitness tracker user data from the rasterized Strava global heatmap with 4 years of caribou global positioning system (GPS) location data to identify hotspots of potential interactions between heli‐skiers and caribou. There were approximately 400 km 2 where the potential for conflict appeared high out of 3,116 km 2 suitable for heli‐skiing. The majority of heli‐ski operators have the capacity to reduce their interactions with caribou to almost zero through avoidance of key habitats and timing of use of that terrain. We recommend that heli‐ski operators work with governmental managers towards the optimal use of tenures through rolling closures or the permanent diversion of ski runs away from high potential conflict areas.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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