A Protocol for Better Design, Application, and Communication of Population Viability Analyses
Notice bibliographique
Résumé
Population viability analyses (PVAs) contribute to conservation theory, policy, and management. Most PVAs focus on single species within a given landscape and address a specific problem. This specificity often is reflected in the organization of published PVA descriptions. Many lack structure, making them difficult to understand, assess, repeat, or use for drawing generalizations across PVA studies. In an assessment comparing published PVAs and existing guidelines, we found that model selection was rarely justified; important parameters remained neglected or their implementation was described vaguely; limited details were given on parameter ranges, sensitivity analysis, and scenarios; and results were often reported too inconsistently to enable repeatability and comparability. Although many guidelines exist on how to design and implement reliable PVAs and standards exist for documenting and communicating ecological models in general, there is a lack of organized guidelines for designing, applying, and communicating PVAs that account for their diversity of structures and contents. To fill this gap, we integrated published guidelines and recommendations for PVA design and application, protocols for documenting ecological models in general and individual-based models in particular, and our collective experience in developing, applying, and reviewing PVAs. We devised a comprehensive protocol for the design, application, and communication of PVAs (DAC-PVA), which has 3 primary elements. The first defines what a useful PVA is; the second element provides a workflow for the design and application of a useful PVA and highlights important aspects that need to be considered during these processes; and the third element focuses on communication of PVAs to ensure clarity, comprehensiveness, repeatability, and comparability. Thereby, DAC-PVA should strengthen the credibility and relevance of PVAs for policy and management, and improve the capacity to generalize PVA findings across studies.
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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 | 0,212 | 0,365 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,138 | 0,080 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».