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Enregistrement W2885114674 · doi:10.1093/acrefore/9780199389414.013.518

Economics of Invasive Species

2018· reference-entry· en· W2885114674 sur OpenAlexaff
Mark E. Eiswerth, Chad Lawley, Michael H. Taylor

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Environmental Science · 2018
Typereference-entry
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDamagesHarmInvasive speciesCounterfactual thinkingContext (archaeology)Introduced speciesPopulationEcosystem servicesEnvironmental resource managementEconomic impact analysisNatural resource economicsEcosystemEcologyGeographyPublic economicsEconomicsBiologyPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introductions of nonnative invasive species can harm ecosystems, heighten the risk of native species extinctions and population reductions, and lead to substantial economic damages on a worldwide scale. Increasingly, economists have made contributions that help other researchers, policymakers, and society better understand the economic implications of invasive species as well as the most economically efficient approaches for managing them. The complexity of invasive species management problems has pushed economists to ask novel economic questions and to develop new analytical approaches in order to address specific policy questions. There are three areas, in particular, where the economic analysis of invasive species management has led to significant innovations. First, there are substantial challenges to quantifying economic damages from invasive species for application in benefit−cost analysis. The challenges relate to defining the counterfactual state of an invaded ecosystem with and without management/policy and to the fact that, in a given ecosystem, estimates of economic damages are available for only a subset of the species and for only a subset of damages for any one species. Recent economic research has proposed innovative approaches to systematically dealing with these two issues in the context of invasive species that have implications for applied benefit−cost analysis more broadly. Second, unique among natural resource management problems, invasive species have the feature that their current and future extents are directly tied to a country’s participation in international trade. This feature has led to innovative research into the design of efficient measures to prevent or delay invasive species introductions along national borders, and into the trade-offs between these measures and the use of border controls as protectionist tools. The issues of optimal inspection policy and the use of nontariff barriers as a form of covert protectionism both have implications beyond invasive species management. Third, researchers have developed bioeconomic models that integrate economic and biological factors in order to analyze strategies to more cost-effectively reduce the damages caused by invasive species. These modeling efforts have dealt with issues related to temporal and spatial dynamics of the biological invasions, imperfect information regarding the extent of the invasion and the effectiveness of management, linkages between management applied at different stages of an invasion, and complications arising from ecosystems’ crossing over ecological thresholds due to invasions. In the face of increasingly rapid ecosystem change due to global climate change, increases in extreme weather, urban encroachment into wild lands, and other factors, many of these features of invasive species management problems are likely to become features of ecosystem management more broadly in the near future if they are not so already.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,016
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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