Incorporating management action suitability in conservation plans
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Conservation decision makers must negotiate social and technical complexities to achieve desired biodiversity outcomes. Quantitative models can inform decision making, by evaluating and predicting management outcomes, so that comparisons can be made between alternative courses of action. However, whether a proposed action is appropriate for implementation, regardless of its contribution to management outcomes, also requires consideration. Existing quantitative models have yet to fully incorporate the suitability of proposed management actions, which hinders their ability to inform decision making. We used gradient boosted decision trees – a machine‐learning technique – to determine the suitability of alternative management actions available to a biodiversity conservation programme. We demonstrate our approach using the Predator Free 2050 programme – a large and complex conservation initiative that seeks to eradicate selected invasive vertebrates from the entirety of New Zealand by 2050. We created a nationally contiguous network of management tools to suppress populations of invasive species across the entire country. We then used our suitability predictions to explore three scenarios for selecting invasive species management tools, based on maximising (a) implementation probability, (b) humaneness and (c) cost‐savings. Our models highlighted that an interplay of factors influence where management tools can potentially be implemented. Our management scenarios revealed what different contiguous management networks could look like for New Zealand over the next 10–15 years as an interim step to achieving Predator Free 2050. Each scenario differed in the tools selected for implementation in different places and in the overall economic costs associated with creating a contiguous management network. Some locations were identified as unsuitable for any existing management tools, indicating that future transformative technologies may be required to create a contiguous network. Synthesis and applications . Conservation decision making must not only consider biodiversity outcomes but also whether selected management actions are appropriate in the first place. Here, we used machine‐learning techniques to determine the suitability of competing managements actions that are proposed to meet biodiversity objectives. Our approach provides an objective, transparent and reproducible framework to determine the suitability of actions at sites across large spatial extents, under complex social and technical constraints.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,024 | 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 ».