A framework for ecological restoration cost accounting across context and scale
Notice bibliographique
Résumé
Restoration programs that can deliver implementation outcomes across large-scales are critical to achieving global conservation targets such as Target 2 of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework. Yet, limited funding poses a strong barrier to the achievement of these ambitious goals, suggesting the adoption of emerging technologies capable of delivering cost-effective solutions to restoration at scale may be required. To date, there has been limited reporting of restoration implementation costs at scales that are meaningful for decision making, hindering the capacity for evidence-based comparisons of existing and emerging restoration methods. Here, we demonstrate the application of a detailed, framework that addresses the shortcomings of previous frameworks by matching the costs of conservation actions to their outcomes across multiple scales. We estimate the financial costs of two planting methods from the perspective of a restoration practitioner comparing an established method (tubestock planting) to an emerging method (drone seeding: seed pelleting and delivery via drones), across five spatial scales (1, 10, 100, 500, and 1,000 hectares). Using data from a hypothetical case-study, we show that both methods exhibit economies of scale (decrease in the cost per hectare to action with increase in scale); however, the economies of scale were greater for drone seeding. Our framework allows for transparent cost accounting of project implementation, to guide practitioners and policy makers when budgeting and reporting costs for future projects. Users of this framework can also explore if and how context influences the costs of restoration to maximise the delivery of cost-efficient restoration at scale.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».