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Enregistrement W4417361917 · doi:10.1002/ece3.72615

Predicting Suitable Habitat for <i> Sk <sup>w</sup> enk <sup>w</sup> ínem </i> ( <i>Claytonia lanceolata</i> ), a Culturally Significant Plant, Using a Reproducible Species Distribution Model

2025· article· en· W4417361917 sur OpenAlexafffund
Hannah E Pilat, David J. Ensing, Jason Pither

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of British Columbia, Okanagan Campus
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésHabitatThreatened speciesDistribution (mathematics)Climate changeQuality (philosophy)Social ecological modelSpecies distribution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Colonialism and a changing climate have threatened culturally significant food plants and the well‐being of those who rely on them. An example is sk w enk w ínem (western spring beauty, Claytonia lanceolata : Pursh), which has declined in quality and accessibility for the Secwépemc People of Skeetchestn Indian Band. This study aims to provide predictions and visual tools to inform Skeetchestn's conservation efforts for their sk w enk w ínem patches, from a computationally reproducible species distribution model. Using a set of predictors informed by qualitative interviews with Skeetchestn community members (Informed model), and the 19 bioclimatic variables from WorldClim (WorldClim model), we predicted suitable habitat for sk w enk w ínem over its known range. For both our total study area and Skeetchestn Territory, we predicted a decrease in suitable habitat from the present to 2081–2100, based on the WorldClim CMIP6 climate change scenario SSP 5–8.5 (worst case). These predictions use Skeetchestn's knowledge of sk w enk w ínem and commonly used bioclimatic predictors to support Skeetchestn's goals of food sovereignty.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,150

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
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Résumé présentoui

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