Uncertainty and precaution in hunting wolves twice in a year
Notice bibliographique
Résumé
When humanity confronts the risk of extinction of species, many people invoke precautions, especially in the face of uncertainty. Although precautionary approaches are value judgments, the optimal design and effect of precautions or lack thereof are scientific questions. We investigated Wisconsin gray wolves Canis lupus facing a second wolf-hunt in November 2021 and use three legal thresholds as the societal value judgments about precautions: (1) the 1999 population goal, 350 wolves, (2) the threshold for statutory listing under the state threatened and endangered species act, 250 wolves; and (3) state extirpation <2 wolves. This allows us to explore the quantitative relationship between precaution and uncertainty. Working from estimates of the size wolf population in April 2021 and reproduction to November, we constructed a simple linear model with uninformative priors for the period April 2021-April 2022 including an uncertain wolf-hunt in November 2021. Our first result is that the state government under-counted wolf deaths in the year preceding both wolf-hunts. We recommend better scientific analysis be used when setting wolf-hunt quotas. We find official recommendations for a quota for the November 2021 wolf-hunt risk undesirable outcomes. Even a quota of zero has a 13% chance of crossing threshold 1. Therefore, a zero death toll would be precautionary. Proponents for high quotas bear the burden of proof that their estimates are accurate, precise, and reproducible. We discuss why our approach is transferable to non-wolves. We show how scientists have the tools and concepts for quantifying and explaining the probabilities of crossing thresholds set by laws or other social norms. We recommend that scientists grapple with data gaps by explaining what the uncertainty means for policy and the public including the consequences of being wrong.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».