How to choose a cost‐effective indicator to trigger conservation decisions?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Effective biodiversity conservation requires responding to threats in a timely fashion. This requires understanding the impacts of threats on biodiversity and when management needs to be implemented. However, most ecological systems face multiple threats, so monitoring to assess their impacts on biodiversity is a complex task. Indicators help simplify the challenge of monitoring but choosing the best indicator(s) to inform management is not straightforward. We provide a decision framework that can help identify optimal indicators to trigger management in a system faced with multiple threats. The approach evaluates indicators based on criteria spanning monitoring efficiency, management outcomes and the economic constraints for decision‐making. Critical decision factors (or parameters) are identified and detailed in a six‐step process to estimate the cost‐effectiveness of alternate indicators, including threat impacts, sensitivity of indicators to detect change, and the benefits, costs and feasibility of alternative indicators and management actions. Using the Kimberley as a case study, we evaluate 18 indicators for informing management of three key threats in the region: fire and grazing, feral cat predation, and weeds. We show that indicator selection based on our approach can help improve the expected outcome of management decisions under limited resources. By accounting for multiple factors in estimating benefit and costs of monitoring, our approach improves on common approaches that select indicators based only on whether they are sensitive to change and/or cheap to monitor. We also identify how uncertainty in decision factors influences indicator selection. Although cost‐effectiveness analyses are gaining popularity, ours is the first study to integrate multiple selection criteria using a return on investment framework to compare indicators for monitoring multiple threats and triggering management.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».