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Enregistrement W4415448244 · doi:10.20944/preprints202510.1710.v1

Ecological Decline and Roadless Habitat Restoration after Two Centuries of Multiple-Use Management in Algonquin Park, Ontario, Canada

2025· preprint· W4415448244 sur OpenAlexaboutno aff
Peter A. Quinby

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatBiodiversityNational parkRestoration ecologyHabitat conservationRecreationEndangered speciesHabitat destruction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally, timber production continues to dominate multiple-use forest management despite evidence from many managed landscapes that ecological integrity and biodiversity are not being sustained under that land-use model. This includes Algonquin Park where two centuries of road building, logging, and aggregate mining have contributed to a ~82% (6,200 km2) reduction of unlogged, roadless (>1km from roads) habitat at a mean decline rate of 32 km2/yr. There are at least ~5,500 km of roads that fragment Algonquin Park into 732 roadless habitats covering 18% of the Park's area. Almost 40,000 ha of these habitats are unprotected from logging. Decline of roadless habitat in Algonquin has contributed to the impairment of ecological integrity and decline of at least 33 species across all trophic levels, including at least 17 species-at-risk. Restoring the natural Algonquin Park landscape would result in job losses, however, data suggest that new recreation-tourism and research-education jobs would help to offset these losses. A new agency could build on existing infrastructure to monitor, research, educate about, maintain, and restore biodiversity and recreational resources in the greater Algonquin Park Region, with the park as the central hub. Restoration could be focussed on roadless areas as an “integrative” indicator of ecological integrity.

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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,314

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,220 · 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'admission1
Résumé présentoui

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