Estimated values of boreal caribou demographic rates (R, S, lambda) generated from SpaDES landscape simulations in the Northwest Territories
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Most research on boreal populations of Woodland caribou (Rangifer tarandus caribou) has been conducted in areas of high anthropogenic disturbance. However, a large portion of the species’ range overlaps relatively pristine areas primarily disturbed by natural disturbances, such as wildfire. Climate-driven habitat change is a key concern for the conservation of boreal-dependent species, where management decisions have yet to consider knowledge from multiple ecological domains integrated into a cohesive and spatially explicit forecast of species-specific habitat and demography. We used a novel ecological forecasting framework to provide climate-sensitive projections of habitat and demography for five boreal caribou monitoring areas within the Northwest Territories (NWT), Canada, over 90 years. Importantly, we quantify uncertainty around forecasted mean values. Our results suggest habitat suitability may increase in central and southwest regions of the NWT’s Taiga Plains ecozone but decrease in southern and northwestern regions driven by conversion of coniferous to deciduous forests. We do not project boreal caribou population growth rates to change despite forecasted changes to habitat suitability. Our results emphasize the importance of efforts to protect and restore northern boreal caribou habitat despite climate uncertainty while highlighting expected spatial variations that are important considerations for local people who rely on them. An ability to reproduce previous work, and critical thought when incorporating sources of uncertainty, will be important to refine forecasts, derive management decisions, and improve conservation efficacy for northern species at risk.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».