Using participatory science to investigate furbearer habitat associations and co-occurrence in Alberta's boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
Marten ( Martes americana), lynx ( Lynx canadensis), fisher ( Pekania pennanti), and wolverine ( Gulo gulo) are ecologically, culturally, and economically important. We worked with 63 individual trappers across 72 traplines and used remotely triggered cameras at 146 sites to document species occurrence in Alberta, Canada's boreal forest over three trapping seasons. We then evaluated furbearer occurrence as a function of coarse-scale forest harvest, climate, human disturbance, and landcover variables as well as furbearer co-occurrence using a multi-stage generalized linear model framework. Climate and/or anthropogenic-related variables were present in the top models for all species, which may have implications for furbearer distribution as climate and human use patterns change over time. Wolverine occurrence was negatively associated with mean annual temperature, while fisher occurrence was positively associated with it. Landcover was less important; but notably, marten occurrence was negatively associated with conifer forest. Wolverine occurrence was positively associated with lynx occurrence and vice versa. Our work provides an example of successful co-created participatory science. We collected robust data while simultaneously fostering relationships among area trappers and conservation biologists, thereby establishing the foundation for additional collaborative efforts.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».