Decision analysis of Integrated Pest Management: A case study on invasive sea lamprey in the Great Lakes Basin
Notice bibliographique
Résumé
Integrated Pest Management (IPM) provides a powerful framework for addressing threats to human well-being caused by nuisance species including invasives. We examined the hypothesis that adaptive management could erode barriers to IPM implementation by developing a decision-analytic adaptive management framework for invasive sea lamprey (Petromyzon marinus) IPM in the Laurentian Great Lakes of North America. The framework addressed objectives associated with coordinating multiple sea lamprey control actions at the regional scale and objectives associated with internal validity of control actions. We reduced the scope of possible management actions by orders of magnitude to the set of 6432 alternatives expected to be both socially acceptable and technically feasible. Using utility theory, we identified the management actions that optimized expected utility for all possible objective weighting schemes that considered tradeoffs between maximizing learning about control tactic efficacy and minimizing cost to the IPM program. Sensitivity analyses revealed that assumptions about the social acceptability of deploying electric weirs to control invasive sea lamprey influenced selection of the optimal control action, suggesting that resolving this source of uncertainty through iterative application of the framework may lead to improved sea lamprey control outcomes. Overall, we found that adaptive management enabled learning processes useful for overcoming barriers to IPM of invasive sea lamprey. It formalized learning about sea lamprey control tactic efficacy as an objective of the IPM institution, questioned previously held assumptions about what constitutes a viable control strategy, and enabled a management experiment with temporal and spatial replication.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».