A Strategic and Science-Based Framework for Management of Invasive Annual Grasses in the Sagebrush Biome
Notice bibliographique
Résumé
In the last 20 years, the North American sagebrush biome has lost over 500 000 ha of intact and largely intact sagebrush plant communities on an annual basis. Much of this loss has been associated with expansion and infilling of invasive annual grasses (IAGs). These species are highly competitive against native perennial grasses in disturbed environments, and create fuel conditions that increase both the likelihood of fire ignition and the ease of wildfire spread across large landscapes. Given the current rate of IAG expansion in both burned and unburned rangelands, we propose a range-wide paradigm shift from opportunistic and reactive management, to a framework that spatially prioritizes maintenance of largely intact, uninvaded areas and improvement of invaded habitats in strategic locations. We created a framework accompanied by biome-wide priority maps using geospatial overlays that target areas to MAINTAIN large, uninvaded areas as natural resource anchors through activities to prevent IAGs, IMPROVE areas where management success in restoring large, intact landscapes is most likely, and CONTAIN IAG infestations where necessary. We then offer three case studies to illustrate the use of these concepts and map products at multiple scales. Our map products operate at the biome scale using regional data sources and additional data sources will be needed to inform local conservation planning. However, the basic strategic management principles of (1) maintaining the intact and uninvaded areas that we can least afford to lose to IAGs, (2) improving areas where we have a reasonable likelihood of restoration success, and (3) containing problems where we must, are timely, relevant, and scalable from the biome to local levels.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».