Managing biological invasions: the cost of inaction
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ecological and socioeconomic impacts from biological invasions are rapidly escalating worldwide. While effective management underpins impact mitigation, such actions are often delayed, insufficient or entirely absent. Presently, management delays emanate from a lack of monetary rationale to invest at early invasion stages, which precludes effective prevention and eradication. Here, we provide such rationale by developing a conceptual model to quantify the cost of inaction, i.e., the additional expenditure due to delayed management, under varying time delays and management efficiencies. Further, we apply the model to management and damage cost data from a relatively data-rich genus ( Aedes mosquitoes). Our model demonstrates that rapid management interventions following invasion drastically minimise costs. We also identify key points in time that differentiate among scenarios of timely, delayed and severely delayed management intervention. Any management action during the severely delayed phase results in substantial losses $$( > 50\%$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mo>></mml:mo> <mml:mn>50</mml:mn> <mml:mo>%</mml:mo> </mml:mrow> </mml:math> of the potential maximum loss). For Aedes spp., we estimate that the existing management delay of 55 years led to an additional total cost of approximately $ 4.57 billion (14% of the maximum cost), compared to a scenario with management action only seven years prior (< 1% of the maximum cost). Moreover, we estimate that in the absence of management action, long-term losses would have accumulated to US$ 32.31 billion, or more than seven times the observed inaction cost. These results highlight the need for more timely management of invasive alien species—either pre-invasion, or as soon as possible after detection—by demonstrating how early investments rapidly reduce long-term economic impacts.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découle