Prioritizing conservation actions for Pacific salmon in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Current investment in conservation is insufficient to adequately protect and recover all ecosystems and species. The challenge of allocating limited funds is acute for Pacific salmon Oncorhynchus spp. in Canada, which lack a strategic approach to ensure that resources are spent on actions most likely to cost‐effectively recover diminished populations. We applied the Priority Threat Management framework to prioritize strategies most likely to maximize the number of thriving Pacific salmon populations on the Central Coast of British Columbia, Canada. These included 79 genetically, ecologically and spatially distinct population groups called conservation units (CUs) for five salmon species. This region has high salmon biodiversity and spans the territories of four First Nations: the Heiltsuk, Nuxalk, Kitasoo/Xai'xais and Wuikinuxv. Using structured expert elicitation of Indigenous and other experts, we quantified the estimated benefits, costs and feasibility of implementing 10 strategies. Under a business‐as‐usual scenario (i.e. no additional investments in salmon conservation or management), experts predicted that only one in four CUs would have >50% chance of achieving a thriving status within 20 years. Limiting future industrial development in salmon habitats, which was predicted to safeguard CUs from future declines, was identified as the most cost‐effective strategy. Investment in three strategies: (a) removal of artificial barriers to fish migration, (b) watershed protection and (c) stream restoration—at 11.3M CAD per year—was predicted to result in nearly half (34 of 79) of the CUs having a >60% chance of meeting the conservation objective. If all conservation strategies were implemented, experts estimated a >50% probability of achieving a thriving status for 78 of 79 CUs, at an annual cost of 17.3M CAD. However, even with the implementation of all strategies, most sockeye salmon CUs were unlikely to achieve higher probability targets of reaching the objective. Policy implications . We illustrate how Priority Threat Management can incorporate the perspectives and expertise of Indigenous peoples and other experts to prioritize conservation strategies based on their cost, benefit and feasibility. Implementation of this framework can help safeguard and recover Pacific salmon in Canada, and could also be used to prioritize actions for other conservation issues globally.
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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 ».