Non-indigenous species management using a population prioritization framework
Notice bibliographique
Résumé
Few agencies or land owners have sufficient resources to target every non-indigenous plant species (NIS) population once they have become established within a management area. Therefore, prioritization of NIS populations for management is a crucial component of the management process. Conceptually, effective management of NIS can be regarded as having four phases that revolve around the land management goals and how best to manage the NIS present in the area to achieve these goals. The key phases are determining the land management goals, inventory/survey, monitoring, evaluation and prioritization. Inventory/survey determines which species are present and their distribution within the landscape. These data can be used to develop probability of occurrence maps, which help in the nonbiased selection of populations for invasiveness and impact monitoring. Monitoring for invasiveness provides information on spatial and temporal changes within a population. Monitoring for impact assesses three types of impact: the impact of the NIS on the ecosystem, the impact of the management/control practices on the NIS, and th e impact of management/control practices on the ecosystem. These data can then be used to evaluate and prioritize which species and populations to manage, and how to manage them, and these decisions should then be extended over the area of interest. The management advantages provided by a population prioritization framework were evaluated with a simulation model and supported the importance of monitoring and prioritization to reduce metapopulation growth. Key words: Invasive species, weeds, survey, monitoring, adaptive management, rangeland, wildlands
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».