Implementation of Bayesian Inference Technique to Address Data Limited Problems in Acology: A Case study with Peary Caribou in Canadian Arctic Archipelago
Notice bibliographique
Résumé
In the present era, rates of decline in species’ abundance provide some of the most compelling evidence of biodiversity loss rates globally. To address the problem of biodiversity loss, a critical piece of knowledge is the understanding of species interactions with their environment, because environmental variables are generally better predictors of population integrity than intrinsic biological traits. Peary caribou (Rangifer tarandus pearyi), the smallest of all caribou subspecies, are endemic to the Canadian Arctic Archipelago (CAA) and a characteristic example of species at risk. Climate change can affect their habitat availability, as well as the makeup of the entire Arctic ecosystem. Logistical and financial constraints in the CAA often compromise the frequency and the spatial extent of Peary caribou surveys, and therefore inconsistent sampling, errors in measurements, or faults in data acquisition encumber the robust assessment of their population status. To remedy such data gaps in surveys and, improve the robustness of any modelling exercise, I first developed a regression-based imputation framework to reconstruct the Peary caribou time series. The model was able to capture more than 65% of the variability in the dataset. To date, little work has been done to evaluate the net impact of changes from the climate on Peary caribou population dynamics, as it has been argued that the net balance of limited forage accessibility due to severe weather conditions relative to that of increased forage biomass due to prolonged growing season will depend on local climate, floral abundance and composition, and landscape characteristics. Using a two-pronged modelling approach, I characterized the year-to-year variability of the habitat conditions across the CAA, using meteorological variables, landscape features, and resource competition. My dissertation also introduced a spatially explicit modelling framework to examine the strength and nature of the relationships of snow density and vegetation with Peary caribou populations. My dissertation concludes by identifying critical augmentations of the available scientific knowledge that necessitate to design the optimal management actions of Peary caribou populations across the Canadian Arctic Archipelago.
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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 | 0,024 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».