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Enregistrement W2044094947 · doi:10.1890/130311

Pathway‐level risk analysis: the net present value of an invasive species policy in the US

2014· review· en· W2044094947 sur OpenAlexaff
Brian Leung, Michael Springborn, James Turner, Eckehard G. Brockerhoff

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and the Environment · 2014
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhytosanitary certificationBusinessValue (mathematics)Cost–benefit analysisPublic economicsEconomic impact analysisNatural resource economicsEconomicsBiologyEcologyComputer scienceEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Invasive species policies are often directed at pathways of introduction, yet few analyses have examined risk at the pathway level. We synthesize the best available economic and ecological information surrounding International Standards for Phytosanitary Measures No 15 (ISPM15), a pathway‐level international phytosanitary policy for treatment of wood packaging material. We highlight temporal factors for calculation of net benefits, emphasizing that while we cannot stop invasions, even delaying new arrivals results in substantial economic benefits. We show that policy implementation, although costly and yielding only moderate protection, can generate >US$11 billion in cumulative net benefits by 2050, averting the introduction of more pests than currently exist in the US. We also discuss the relative importance of different sources of scientific uncertainty and identify the most crucial data needs. This is the first pathway‐level economic risk analysis assessing the current scientific evidence for the net benefits of a phytosanitary policy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil0,914

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations88
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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