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Enregistrement W6932080299 · doi:10.5683/sp3/qlnc07

Investigating the impact of habitat fragmentation on woodland caribou (Rangifer tarandus) in British Columbia

2021· dataset· en· W6932080299 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlutathione Transferases and Polymorphisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWoodland caribouWoodlandHabitatFragmentation (computing)Habitat fragmentationPopulationPredationLandscape ecologyLand use

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this project was to map varying qualities of woodland caribou habitat in BC and quantify fragmentation of different habitat classes between 1985 and 2018. Woodland caribou populations in British Columbia are in steep decline despite extensive intervention efforts by the BC and Canadian Governments. The main drivers behind woodland caribou decline are habitat loss and increased predation. Caribou rely on large, contiguous tracts of mature forest to forage for lichens in the winter, raise their young in the spring, and as protection from predation. Disturbances such as timber harvests, wildfires, and human development fragment these patches, and the young forests and open areas left behind draw deer and moose to the area, exposing caribou to predation. Linear features such as roads, power lines, pipelines, and recreational trails create additional corridors which are used by predators to more easily access caribou herds. By measuring forest fragmentation in caribou herd ranges using landscape metrics, I was able to determine how the landscape configuration and composition in several herd ranges have changed between 1985 and 2018 and compare it to the long-term population trends of those herds. Four herd ranges across British Columbia – Barkerville, Wells Gray, Muskwa, and Carcross – were assessed for road density and habitat suitability for the two time points using a habitat suitability model with slope, biogeoclimatic ecosystem classification (BEC) zone, land cover, and stand age as parameters. Using eight landscape metrics, I was able to quantify the extent of fragmentation between the time points. All herds experienced an increase in road density and overall loss of low and medium-quality habitat. Composition and configuration changes in the high-quality landscapes were variable and ultimately did not strongly correlate with long-term population trends. Integration of cervid habitat suitability was determined to be a critical area for further research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil0,734

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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