A decision framework for the management of established biological invasions
Notice bibliographique
Résumé
In some cases, managing an established invasive species may do more harm to an ecosystem than allowing the invader to persist. Given limited resources available to land managers and the realities of conservation triage, we recognized the need for systematic guidance for management decisions made at the “late end” of the invasion curve. We gathered an interdisciplinary group of experts and practitioners to address the question of “under what circumstances is the active management of an established aquatic invasive species warranted?” Our working group identified three key dimensions to this question: (1) the efficacy of available management options; (2) the net benefits of management actions weighed against the null scenario of no control; and (3) the socio-ecological context that defines management goals, a manager’s ability to achieve said goals, and perceptions of management outcomes. These considerations were used to structure a consensus decision tree that supports a multi-criteria approach to decision-making. Our approach promotes interdisciplinarity and systems thinking and emphasizes the need to consider costs and benefits comprehensively, for example by considering the persistence or reversibility of impacts from both the invasive species and from efforts to suppress or eradicate it.
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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 | 0,032 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».