Economic Impacts of Non-Native Forest Insects in the Continental United States
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Reliable estimates of the impacts and costs of biological invasions are critical to developing credible management, trade and regulatory policies. Worldwide, forests and urban trees provide important ecosystem services as well as economic and social benefits, but are threatened by non-native insects. More than 450 non-native forest insects are established in the United States but estimates of broad-scale economic impacts associated with these species are largely unavailable. We developed a novel modeling approach that maximizes the use of available data, accounts for multiple sources of uncertainty, and provides cost estimates for three major feeding guilds of non-native forest insects. For each guild, we calculated the economic damages for five cost categories and we estimated the probability of future introductions of damaging pests. We found that costs are largely borne by homeowners and municipal governments. Wood- and phloem-boring insects are anticipated to cause the largest economic impacts by annually inducing nearly $1.7 billion in local government expenditures and approximately $830 million in lost residential property values. Given observations of new species, there is a 32% chance that another highly destructive borer species will invade the U.S. in the next 10 years. Our damage estimates provide a crucial but previously missing component of cost-benefit analyses to evaluate policies and management options intended to reduce species introductions. The modeling approach we developed is highly flexible and could be similarly employed to estimate damages in other countries or natural resource sectors.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle