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Enregistrement W1992331963 · doi:10.1071/wr11106

Choosing cost-effective locations for conservation fences in the local landscape

2012· article· en· W1992331963 sur OpenAlexaff
Michael Bode, Karl E. C. Brennan, Keith Morris, Neil Burrows, Neville Hague

Notice bibliographique

RevueWildlife Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensDepartment of Environment and Conservation
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilAustralian Government
Mots-clésExclosureFence (mathematics)Wildlife conservationEnvironmental resource managementWildlife managementProcess (computing)Context (archaeology)GeographyComputer scienceEcologyEnvironmental scienceWildlifeEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context Exclosure fences are widely used to reintroduce locally extinct animals. These fences function either as permanent landscape-scale areas free from most predators, or as small-scale temporary acclimatisation areas for newly translocated individuals to be ‘soft released’ into the wider landscape. Existing research can help managers identify the best design for their exclosure fence, but there are currently no methods available to help identify the optimal location for these exclosures in the local landscape (e.g. within a property). Aims We outline a flexible decision-support tool that can help managers choose the best location for a proposed exclosure fence. We applied this method to choose the site of a predator-exclusion fence within the proposed Lorna Glen (Matuwa) Conservation Park in the rangelands of central Western Australia. Methods The decision was subject to a set of economic, ecological and political constraints that were applied sequentially. The final exclosure fence location, chosen from among those sites that satisfied the constraints, optimised conservation outcomes by maximising the area enclosed. Key results From a prohibitively large set of potential exclosure locations, the series of constraints reduced the number of candidates down to 32. When ranked by the total area enclosed, one exclosure location was clearly superior. Conclusions By describing the decision-making process explicitly and quantitatively, and systematically considering each of the candidate solutions, our approach identifies an efficient exclosure fence location via a repeatable and transparent process. Implications The construction of an exclusion fence is an expensive management option, and therefore needs to convincingly demonstrate a high expected return-on-investment. A systematic approach for choosing the location of an exclosure fence provides managers with a decision that can be justified to funding sources and stakeholders.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,329
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,032 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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