Preventing a series of unfortunate events: Using qualitative models to improve conservation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biological organisms are increasingly being introduced and eradicated in an effort to maintain biodiversity and ecosystem function in the face of anthropogenic threats. However, these conservation actions can have unintended consequences to non‐target species. Careful vetting of these actions using ecological modelling tools could help predict and avoid unintended consequences. Qualitative modelling tools, such as fuzzy interaction webs (FIWs), allow for qualitative rankings of community properties (e.g. interaction strength = high, medium, low) in combination with quantitative information to predict management outcomes. These tools have lower data requirements than strictly quantitative models, facilitating their use for communities lacking comprehensive parameterization. However, no studies have evaluated the efficacy of FIWs for predicting unintended consequences against empirically documented outcomes. Moreover, there is no process for systematically identifying which species to incorporate in community‐level conservation assessments to overcome model structure uncertainty. Finally, there is a need to make qualitative modelling tools more accessible for conservation practitioners. We applied FIWs to the case study of lake trout introduction into Yellowstone Lake, Yellowstone National Park, to assess its ability to predict documented community‐level outcomes from an intentional species introduction. Next, we used the case study of the intentional red squirrel introduction to Newfoundland to show how a community assessment framework can help define the community interaction web needed for applying a FIW. Lastly, we introduced a user‐friendly web interface ( https://matrix.mpgranch.com/#/ ) for applying FIWs to conservation questions. We found that the FIW predicted previously documented directional changes in the abundance of community components relatively well in the Yellowstone Lake case study, even with minimal knowledge of the system. The community assessment framework provided a formal process for identifying community components for the Newfoundland case study, and the resulting FIW predicted documented unintended consequences. The user interface predicts realistic outcomes in our study system and allows managers to build and apply FIWs for conservation planning. Synthesis and applications. Our community assessment framework and user interface can be used to apply FIWs to identify and avert potential unintended outcomes of species introductions and eradications for improved conservation management.
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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 | 0,013 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».