Waterfowl conservation planning in the boreal forest: Use of a pre-existing, large-scale, time-series dataset
Notice bibliographique
Résumé
Recommended citation: Barker, N. K. S., M. Darveau, and S. G. Cumming. 2010. Waterfowl conservation planning in the boreal forest: Use of a pre-existing, large-scale, time-series dataset. Poster, International Congress for Conservation Biology. Edmonton, AB, Canada. Retreived from figshare: Poster Abstract: Optimal conservation planning should include modelled habitat-species interactions in addition to basic species’ distribution information. The USFWS’ annual Waterfowl Breeding Population and Habitat Survey (WBPHS) provides estimates of waterfowl populations across Canada and the US extending back to the mid-1950s. We assessed this survey’s potential to inform conservation planning in the Boreal by: 1) critically reviewing past research using this dataset; 2) highlighting key questions the survey can address; and 3) identifying potential obstacles and limitations specific to the Boreal. While the survey has historically been used for developing harvest quotas, the focus has shifted to population ecology and species-habitat interactions in recent years, due to advances in spatial analysis and remote sensing. Habitat modelling is a crucial step for identifying priority areas for conservation, and predictive models can assess changes in species populations in response to human activities and climate change. Boreal-specific obstacles include uneven spatial distribution of survey transects, potential gaps in environmental data, and substantially lower population estimates than in the Prairies (which may require Boreal-specific conservation plans). We recommend the collection of ancillary data to improve accuracy of estimates, and we conclude that with detailed and careful analysis, the WBPHS demonstrates great potential for conservation planning in this changing ecosystem.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».