Decision Analysis to Evaluate Control Strategies for Crested Wheatgrass (<i>Agropyron cristatum</i>) in Grasslands National Park of Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Protected area managers often face uncertainty when managing invasive plants at the landscape scale. Crested wheatgrass, a popular forage crop in the Great Plains since the 1930s, is an aggressive invader of native grassland and a problem for land managers in protected areas where seeded roadsides and abandoned fields encroach into the native mixed-grass prairie. Given limited resources, land managers need to determine the best strategy for reducing the cover of crested wheatgrass. However, there is a high degree of uncertainty associated with the dynamics of crested wheatgrass spread and control. To compare alternative management strategies for crested wheatgrass in the face of uncertainty, we conducted a decision analysis based on information from Grasslands National Park. Our analysis involves the use of a spatially explicit model that incorporates alternative management strategies and hypotheses about crested wheatgrass spread and control dynamics. Using a decision tree and assigning probabilities to our alternative hypotheses, we calculated the expected outcome of each management alternative and ranked these alternatives. Because the probabilities assigned to alternative hypotheses are also uncertain, we conducted a sensitivity analysis of the full probability space. Our results show that under current funding levels it is always best to prioritize the early detection and control of new infestations. Monitoring the effectiveness of control is paramount to long-term success, emphasising the need for adaptive approaches to invasive plant management. This type of decision analysis approach could be applied to other invasive plants where there is a need to find management strategies that are robust to uncertainty in the current understanding of how these plants are best managed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».