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Enregistrement W4415635486 · doi:10.29173/bcelnfe710

How Old-Growth Forest Conservation Policies Support Caribou Recovery in British Columbia

2025· article· W4415635486 sur OpenAlexaffabout
Trang Minh Phan

Notice bibliographique

RevueFuture Earth A Student Journal on Sustainability and Environment · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWoodland caribouLoggingSafeguardingThreatened speciesPopulationForest managementGovernment (linguistics)Forest ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research examines the critical policy intersection between old-growth forest preservation and caribou conservation strategies in British Columbia. Caribou depend heavily on old-growth forests for lichen, their primary food source. In response, British Columbia has implemented policies aimed at protecting old-growth ecosystems, thereby indirectly safeguarding caribou habitats. While alternative methods such as predator control (e.g., wolf reduction) and maternal penning provide short-term conservation gains, long-term caribou recovery requires substantial protection of old-growth forests. However, expanding conservation efforts entails significant opportunity costs, particularly the loss of logging revenues that remain vital to the provincial economy. To explore these dynamics, this study applies a simple extinction model to evaluate the impact of different forest management scenarios on caribou population trajectories. Through a comprehensive review and critical analysis of current forest preservation policies, the study identifies key gaps and proposes strategic enhancements to strengthen conservation efforts. The findings emphasize that preserving old-growth forests not only supports caribou survival but also enhances British Columbia’s ecosystem services and long-term ecological resilience. Keywords: caribou population, policy review, old-growth forest, British Columbia, economics of conservation

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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'admission2
Résumé présentoui

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