Optimizing ecological surveys for conservation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Conservation decisions must be made with limited funding and incomplete information. Ecological surveys can help reduce uncertainty and, in turn, potentially lead to better management decisions. However, conducting surveys can reduce funds available for implementing management actions and, in turn, can potentially lead to worse conservation outcomes. Here we develop a value of information framework to evaluate and optimize survey plans. Our framework evaluates survey plans based on their ability to improve how likely resulting protected area systems are to secure species of interest, and accounts for survey and land acquisition costs. Using an example of eight imperilled plant species in Middlesex County (Ontario, Canada), we assessed our framework against conventional approaches for designing survey plans that involve selecting places with (i) maximal geographic coverage, (ii) diverse environmental conditions, (iii) highly uncertain information, (iv) high imperilled species richness and (v) low protected area establishment costs. We found that optimized survey plans could improve the protected area system by, on average, 57.52% (0.21 SD) (up to 105.25%) over conventional survey approaches. These optimized plans could also improve the protected area system by, on average, 19.91% (up to 32.37%) over simply prioritizing based on existing information. Survey plans designed using conventional approaches, in many cases, led to a worse protected area system than simply using existing information. Such conventional approaches performed the worst when they allocated a large percentage of the available budget to data collection. Synthesis and applications. Our findings demonstrate that conventional approaches for designing ecological surveys can impede conservation efforts by squandering funds on data that have little chance of improving decision making. Indeed, conventional approaches for designing surveys had the poorest performance under limited budgets, which are typical in real world planning exercises. We recommend that conservation practitioners carefully consider how data collection efforts can potentially improve conservation decisions, and also the costs associated with data collection. By applying the principles of value of information, our framework enables conservation practitioners to cost‐effectively collect data in places that will maximize conservation outcomes.
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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 | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 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 ».