Linking landscape-scale conservation to regional and continental outcomes for a migratory species
Notice bibliographique
Résumé
Land-use intensification on arable land is expanding and posing a threat to biodiversity and ecosystem services worldwide. We develop methods to link funding for avian breeding habitat conservation and management at landscape scales to equilibrium abundance of a migratory species at the continental scale. We apply this novel approach to a harvested bird valued by birders and hunters in North America, the northern pintail duck (Anas acuta), a species well below its population goal. Based on empirical observations from 2007-2016, habitat conservation investments for waterfowl cost $313 M and affected <2% of the pintail's primary breeding area in the Prairie Pothole Region of Canada. Realistic scenarios for harvest and habitat conservation costing an estimated $588 M (2016 USD) led to predicted pintail population sizes <3 M when assuming average parameter values. Accounting for parameter uncertainty, converting 70-100% of these croplands to idle grassland (cost: $35.7B-50B) is required to achieve the continental population goal of 4 M individuals under the current harvest policy. Using our work as a starting point, we propose continued development of modeling approaches that link conservation funding, habitat delivery, and population response to better integrate conservation efforts and harvest management of economically important migratory species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».