Choosing cost-effective locations for conservation fences in the local landscape
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 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 | 0,000 |
| 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