Data for: Global change risks a threatened species due to alteration of predator-prey dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Datasets generated and analyzed within the study area located in the Côte-Nord region of Québec, Canada. To identify species-specific movement rules that were implemented in the IBM, we used empirical data collected for caribou, moose, and wolves over the study area. "DataFinal_SSF_Species_season.csv" (6 files) were used to develop Step Selection Functions for caribou, moose, and wolves to assess habitat selection. SSFs were estimated from data for the real animals and provide the relative probability of selection among a set of options based on the comparison of observed and random steps (i.e., the linear segment between successive locations at 8-h interval) using conditional logistic regression (Fortin et al. 2005). Details on GPS data and SSF models can be found in the article in Appendix S1: Section S2. SSFs compare resource characteristics of observed (scored 1) and random (scored 0) locations presented in column case. Habitat characteristics (columns conif_dense, conif_open, mixed, open, other, fire010, fire1020, fire20, cut010, cut1020, cut20) was extracted from the Canadian National Forest Inventory (NFI) forest cover maps. Land cover maps were updated every year by adding roads, recent (<5 years), regenerating (6–20 years) and old (21–50 years) cutblocks/fires based on information provided annually by local forestry companies and from the Canadian National Fire Database (CNFDB). Columns dist0_0.25, dist0.25_0.50, dist0.5_1.00, dist1.00_1.5, and dist1.5 are a set of 5 dichotomous covariables representing the classes of distance to the nearest road (i.e., 1) ≤250 m, 2) 251–500 m, 3) 501–1000 m, 4) 1001–1500 m and 5) >1500 m as the reference category). "DataFinal_IBM_Caribou_Season.csv" (2 files) corresponded to the IBM outputs with the proportion of caribou agent killed (Prop.Caribou_killed, number of caribou killed/total number of caribou), in function of the different scenarios (CC,LUC,Year,Season,Scenario) and the response (Behavioral-Numerical responses or Behavioral response). The columns Prop.CutsRoads, Prop.Fire, Prop.Broadleaf, Homogenization, Isolation correspond to the different variable we tested to predict the cumulative impact of anthropogenic disturbance and climate change. To explore how changes in forest structure and composition impacted the proportion of caribou killed, we used the proportion of areas disturbed by cuts and roads (Prop.CutsRoads), burned areas (Prop.Fire), and landscape characteristics, such as the proportion of deciduous vegetation (Prop.Broadleaf), landscape homogenization (Homogenization) and isolation (Isolation) of mature conifer stands.
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,019 |
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 ».