Value for money? Investment in weed management in Australian rangelands
Notice bibliographique
Résumé
Increased awareness of the threat posed by non-native species to biodiversity and productivity has prompted an unprecedented commitment and investment in weed management activities throughout rangeland Australia. Since the launching of National Weeds Program in 1996 under the first phase of the Natural Heritage Trust (NHT), there has been a substantial increase in coordinated and strategic investment in weed management across the rangelands. Almost AU$25 million of Australian Government funding has been invested in projects specifically targeting Weeds of National Significance (WONS) that occur in the rangelands (14 species) and a further AU$56 million on projects conducted in the rangelands that included a weed management component. Substantial funding has also been invested by other levels of government, non-government organisations and landholders. We review this investment in relation to the level of funding, the types of weeds targeted, the range of projects undertaken and the effectiveness of these projects within Australia’s rangelands. Achievements include successful eradications, preventions, early interventions, containments, mitigation of impacts, increased awareness of weed threats and general capacity to respond to weed management issues. Our review highlights several areas that, if addressed, will result in a substantial increase in the effectiveness of weed management efforts. These include: addressing discrepancies between states/territories in terms of funding and commitment to weed management; resolving conflicts between stakeholders in relation to the cost-benefit of non-native pasture grasses; encouraging projects that consider the broader natural resource management context of weed infestations; encouraging projects that examine weed complexes or the impacts of weeds in habitats with high biodiversity values such as riparian zones; and detecting and controlling weeds in the early stages of establishment. Finally, the collection of baseline information and alignment of reporting schedules with the longer term benefits of weed management projects will allow an assessment of the effectiveness of weed management projects and more strategic allocation of resources in the future.
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 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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».