A bi-level model for state and county aquatic invasive species prevention decisions
Notice bibliographique
Résumé
Recreational boats are important vectors of spread of aquatic invasive species (AIS) among waterbodies of the United States. To limit AIS spread, state and county agencies fund watercraft inspection and decontamination stations at lake access points. We present a bi-level model for determining how a state planner can efficiently allocate inspection resources to county managers, who independently decide where to locate inspection stations. In our formulation, each county manager determines a set of optimal plans for the locations of inspection stations under various resource constraints. Each plan maximizes inspections of risky boats that may carry AIS from infested to uninfested lakes within the county. Then, the state planner selects the set of county plans (i.e., one plan for each county) that maximizes the number of risky boats inspected throughout the state subject to a statewide resource constraint. We apply the model using information from Minnesota, USA, including the infestation status of 9182 lakes and estimates of annual numbers of boat movements from infested to uninfested lakes. Comparison of solutions of the bi-level model with solutions of a state-level model where a state planner selects lakes for inspection stations statewide shows that when state and county objectives are not aligned, the loss in efficiency at the state-level can be substantial.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,002 |
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 ».