Maximizing Return on Investment for Island Restoration and Species Conservation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Conservation practitioners are increasingly embracing evidence‐based and return on investment (ROI) approaches. Much evidence now exists that documents island biodiversity impacts by invasive mammals. The technical ability to eradicate invasive mammals from islands has increased exponentially; consequently, strategic planning focused on maximizing the ROI is now a limiting factor for island restoration. We use a regional ROI approach to prioritize eradications on islands for seabird conservation in British Columbia, Canada. We do so by integrating economic costs of interventions and applying a resource allocation approach. We estimate the optimal set of islands for eradication under two conservation objectives each with a series of increasing thresholds of population sizes and breeding locations. Our approach (1) identified the most cost‐effective interventions, (2) determined whether or not those interventions were nested with increasing thresholds, and (3) helped justify larger investments when appropriate. More often than not, conservation decisions are made at a regional scale, and decision‐makers often must make choices on how to allocate funds across a number of potential conservation actions. A regional, ROI framework can serve as a decision‐support tool for organizations engaging in discrete interventions in order to maximize benefits for the minimum cost.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».