Sources and dynamics of international funding for waterfowl conservation in the Prairie Pothole Region of North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context Funding for habitat-management programs to maintain population viability is critical for conservation of migratory species; however, such financial resources are limited and can vary greatly over time. The Prairie Pothole Region (PPR) of North America is an excellent system for examining spatiotemporal patterns of funding for waterfowl conservation, because this transboundary region is crucial for reproduction and migration of many duck species. Aims We examine large-scale spatiotemporal variation in funding for waterfowl habitat conservation in the PPR during 2007–2016. Specifically, we quantify major sources of funding and how funds were directed towards particular geographies within Canada and the USA. We further examine how sources and magnitude of funding changed over time and in relation to numbers of hunters. Methods We assembled data from multiple sources to quantify funding (in US$, 2016 values) from (1) USA states and non-government organisations (NGOs), (2) Canadian government and NGOs, and (3) major USA-based federal funding sources to the Canadian and US portions of the PPR between 2007 and 2016. We fit linear regressions to examine spatiotemporal variation in funding and in numbers of active waterfowl hunters in the USA. Key results Whereas annual funding for the Canadian portion was comparatively stable throughout the 10 years (range: US$25–41 million), funding for the US portion was dynamic and increased between the first (range: US$36–48 million) and second (range: US$43–117 million) 5-year intervals, despite concurrent declines in the number of active waterfowl hunters in the USA. Conclusions We discovered contrasting trends and dynamics in multiple streams of funding for habitat conservation on each side of the border bisecting the PPR. These findings and approaches warrant closer attention by wildlife professionals. Work is needed to analyse past and future funding for habitat conservation, which can then be used to refine plans for maintaining or recovering populations of migratory species. Implications Although funding for waterfowl habitat conservation in the PPR increased over the past decade, trends were inconsistent among subregions and uncertain for some major funding sources. Better understanding of the complexities in funding will help inform more efficient long-term planning efforts for conservation of waterfowl and other migratory species.
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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 | 0,001 | 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 ».