Lessons from an eradication under multiple constraints of an island rat population of record density
Notice bibliographique
Résumé
Invasive rats threaten island biodiversity, disrupting ecosystems and endangering native species. Although rat eradication has succeeded on many islands, tropical islands present unique management challenges. Strict regulations and financial constraints on some tropical islands further limit proven eradication methods, complicating rodent management. We applied a real-time active adaptive management approach that provided a cautious, cost-efficient, and scientifically grounded pathway to rat eradication, while adhering to strict environmental regulations, on Ilha do Meio, Brazil. The cost was US$3300 per hectare, and the management actions were grounded in close interdisciplinary collaboration. We applied rodenticide (brodifacoum), monitored the rat population, and made iterative management adjustments. The rat overpopulation was eradicated within 5 months, and population increases were observed early on in the threatened masked booby (Sula dactylatra), and the endemic Noronha elaenia (Elaenia ridleyana) and Noronha skink (Trachylepis atlantica). Despite logistical constraints, our approach proved effective and cost-efficient, marking its first application in a biological system. Our findings highlight the value of innovation, close interdisciplinary collaboration, and adaptive decision-making when the application of best-practice methods is constrained.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».