Simulating long-term effectiveness and efficiency of management scenarios for an invasive grass
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Notice bibliographique
Résumé
Resource managers are often faced with trade-offs in allocating limited resources to manage plant invasions. These decisions must often be made with uncertainty about the location of infestations, their rate of spread and effectiveness of management actions. Landscape level simulation tools such as state-and-transition simulation models (STSMs) can be used to evaluate the potential long term consequences of alternative management strategies and help identify those strategies that make efficient use of resources. We analyzed alternative management scenarios for African buffelgrass (<em>Pennisetum ciliare</em> syn. <em>Cenchrus ciliaris</em>) at Ironwood Forest National Monument, Arizona using a spatially explicit STSM implemented in the Tool for Exploratory Landscape Scenario Analyses (TELSA). Buffelgrass is an invasive grass that is spreading rapidly in the Sonoran Desert, affecting multiple habitats and jurisdictions. This invasion is creating a novel fire risk and transforming natural ecosystems. The model used in this application incorporates buffelgrass dispersal and establishment and management actions and effectiveness including inventory, treatment and post-treatment maintenance. We simulated 11 alternative scenarios developed in consultation with buffelgrass managers and other stakeholders. The scenarios vary according to the total budget allocated for management and the allocation of that budget between different kinds of management actions. Scenario results suggest that to achieve an actual reduction and stabilization of buffelgrass populations, management unconstrained by fiscal restrictions and across all jurisdictions and private lands is required; without broad and aggressive management, buffelgrass populations are expected to increase over time. However, results also suggest that large upfront investments can achieve control results that require relatively minimal spending in the future.Investing the necessary funds upfront to control the invasion results in the most efficient use of resources to achieve lowest invaded acreage in the long-term.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle