Using Bayesian belief networks in adaptive management
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Bayesian belief and decision networks are modelling techniques that are well suited to adaptive-management applications, but they appear not to have been widely used in adaptive management to date. Bayesian belief networks (BBNs) can serve many purposes, from illustrating a conceptual understanding of system relations to calculating joint probabilities for decision options and predicting outcomes of management policies. We describe the nature and capabilities of BBNs, discuss their applications to the adaptive-management process, and present a case example of adaptive management of forests and terrestrial lichens in north-central British Columbia. We recommend that those unfamiliar with BBNs should begin by first developing influence diagrams with relatively simple structures that represent the system under management. Such basic models can then be elaborated to include more variables, the mathematical relations among them, and features that allow assessment of the utility of alternative management actions or strategies. Users of BBNs should be aware of several important limitations, including problems in representing feedback and time–dynamic functions. Nevertheless, when properly used, Bayesian networks can benefit most adaptive-management teams by promoting a shared understanding of the system being managed and encouraging the rigorous examination of alternative management policies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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