Modeling the risks and damages from a “potential” invasive plant species: yellow starthistle in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Yellow Starthistle (Centaurea Solstitialis) is an annual invasive weed introduced to Western United States from the Mediterranean region. It favours sunny areas and responds aggressively to human disturbances such as road development, firebreaks and animal grazing. It also benefits from longer growing seasons and increased levels of CO2 disproportionately more than native plants. Yellow starthistle (YST) is not yet known to occur in Canada but has been sighted in Washington and northern Idaho. I use a bioeconomic model to produce five study cases of the effects of YST on ranching in BC: (i) a baseline scenario without YST; (ii) a counterfactual scenario where YST is allowed to invade unimpeded; (iii) with the stimulating effects of climate change; (iv) a case where the model is augmented by a hazard function to mimic YST’s invasion risk, (v) and the same scenario augmented by climate change. I use an exponential probability distribution for invasion that has been derived from statistical analyses of YST biological characteristics and time to invasion of a representative sample of herbaceous invasives in North America. A representative ranching operation is used as a study site with rangelands being the dominant type of land-use. Producers are assumed to maximise their profit subject to the function of YST spread and the probability of a YST invasion. I found that YST could have significant impacts on ranch operations: severe reductions in yearly profits (-62%) in case of unimpeded invasion, -80% with the climate change catalysis. I found that persistent populations occupying between 19% and 25% of a representative ranch could be expected. Hazard-augmented model showed that the risk of invasion could be internalised through relatively moderate reductions in stocking rate (-19%) and more significant reductions stocking rate in case of climate change-catalysed invasion (-51%) from the business as usual scenario. I analyse these numbers in more detail through sensitivity studies by concentrating on long-term profitability. I conclude with a discussion of the policy implications of our research for addressing invading species risks prior to invasion, beginning with the cost-effectiveness advantages of early detection.
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 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 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 ».