Using Structured Decision Making to Help Implement a Precautionary Approach to Endangered Species Management
Notice bibliographique
Résumé
Endangered species protection is a significant risk management concern throughout North America. An extensive conceptual literature emphasizes the role to be played by precautionary approaches. Risk managers, typically working in concert with concerned stakeholders, frequently cite the concept as key to their efforts to prevent extinctions. Little has been done, however, to evaluate the multidimensional impacts of precautionary frameworks or to assist in the examination of competing precautionary risk management options as part of an applied risk management decision framework. In this article we describe how decision-aiding techniques can assist in the creation and analysis of alternative precautionary strategies, using the example of a multistakeholder committee charged with protection of endangered Cultus Lake salmon on the Canadian west coast. Although managers were required to adopt a precautionary approach, little attention had been given to how quantitative analyses could be used to help define the concept or to how a precautionary approach might be implemented in the face of difficult economic, social, and biological tradeoffs. We briefly review key steps in a structured decision-making (SDM) process and discuss how this approach was implemented to help bound the management problem, define objectives and performance measures, develop management alternatives, and evaluate their consequences. We highlight the role of strategy tables, employed to help participants identify, alternative management options. We close by noting areas of agreement and disagreement among participants and discuss the implications of decision-focused processes for other precautionary resource management efforts.
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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 | 0,101 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».