Interior fences can reduce cost and uncertainty when eradicating invasive species from large islands
Notice bibliographique
Résumé
Summary The conservation of many threatened species can be advanced by the eradication of alien invasive animals from islands. However, island eradications are an expensive, difficult and uncertain undertaking. An increasingly common eradication strategy is the construction of ‘interior fences’ to partition islands into smaller, independent eradication regions that can be treated sequentially or concurrently. Proponents argue that, while interior fences incur substantial up front construction costs, they reduce overall eradication costs. However, this hypothesis lacks an explicit theoretical or empirical justification. We formulate a general theory that relates the number of interior fences to the magnitude and variation of the economic cost of island eradication. We use this theory to explore the conditions under which interior fences represent a defensible management strategy, under cost and risk minimisation objectives. We then specifically consider the forthcoming eradication of cats F elis catus from Dirk Hartog Island, Western Australia, by parameterising our general theory using published data on the cost and success of previous projects. Our results predict that under a wide range of reasonable conditions, interior fences can reduce the expected cost of a successful invasive alien animal eradication from large islands. On Dirk Hartog Island, interior fences will marginally reduce eradication costs, with two fences reducing expected costs by 3%. Interior fences have a much more substantial effect on the variability of eradication costs: two fences reduce the width of the 95% confidence bounds by more than one‐third and halve the size of the average project cost overrun/underrun. Our results reveal that the construction of interior fences is a defensible management strategy for eradicating alien invasive species from islands. However, the primary benefit of interior fences will be risk management, rather than a reduction in expected project costs.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».