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Enregistrement W6911054344 · doi:10.5061/dryad.djh9w0w5z

The umbrella value of caribou management strategies for biodiversity conservation in boreal forests under global change

2023· dataset· en· W6911054344 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDRYAD · 2023
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCanadian Forest ServiceUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBorealThreatened speciesTaigaClimate changeBiodiversityHabitatGlobal warmingHabitat conservationForest management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single-species conservation management is often proposed to preserve biodiversity in human-disturbed landscapes. How global change will impact the umbrella value of single-species management strategies remains an open question of critical conservation importance. We assessed the effectiveness of threatened boreal caribou as an umbrella for bird and beetle conservation under global change. We combined mechanistic, spatially explicit models of forest dynamics and predator-prey interactions to forecast the impact of management strategies on the survival of boreal caribou in boreal forest. We then used predictive models of species occupancy to characterize concurrent impacts on bird and beetle diversity. Landscapes were simulated based on three scenarios of climate change and four of forest management. We found that strategies that best mitigate human impact on boreal caribou were an effective umbrella for maintaining bird and beetle assemblages. While we detected a stronger effect of land-use change compared to climate change, the umbrella value of management strategies for caribou habitat conservation were still impacted by the severity of climate change. Our results showed an interplay among changes in forest attributes, boreal caribou mortality, as well as bird and beetle species assemblages. The conservation status of some species mandates the development of recovery strategies, highlighting the importance of our study which shows that single-species conservation can have important umbrella benefits despite global change.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,244 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2023
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Résumé présentoui

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