Progress towards the control of invasive alien species in the Cape Floristic Region’s protected areas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper assesses progress towards the control of biological invasions in 18 protected areas (PAs) covering 677 584 ha in the Cape Floristic Region (CFR), and whether progress has been sufficient to achieve Target 6 of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework. We used eight indicators for assessing the inputs (quality of the regulatory framework, money spent and planning coverage for species and protected areas), outputs (species and protected areas treated), and outcomes (effectiveness of species and protected area treatments) of management. The estimated money spent over 13 years (2010–2022) was ZAR 976 million, or ZAR 75 million per year. Management plans for PAs were assessed as adequate over 78.5% of the area, but only six out of 226 regulated invasive species had species-specific control plans in place. A total of 567 alien species occurred in the CFR’s PAs, 226 of which were regulated species (i.e. species that had to be controlled), 126 (55.8%) of which received some management. Spending was highly skewed, with over 60% of all funding spent on trees and shrubs in the genus Acacia . Management efforts reached 24% of the land within the CFR’s protected areas, with higher coverage in national parks (60%) than in provincial nature reserves (9%). Management effectiveness was assessed as either permanent, effective or partially effective for 29 species (20 due to biological control), and ineffective for 25; for the remainder, there was either no management or effectiveness could not be evaluated. We conclude that some progress has been made with respect to controlling invasive alien species in the CFR, but that insufficient and declining funding remains a significant barrier to effective management. To increase efficiency, it will be necessary to secure additional funding from more diversified sources, make more use of biological control and prescribed fire, and regularly monitor the outcomes of management.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».