Factors Contributing to Recent House Mouse Eradication Failures on Islands: An Initial Assessment Following a Workshop in New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
Invasive house mice threaten native biodiversity on many of the world’s islands. Best practice for eradicating house mouse populations from islands currently relies on bait containing the anticoagulant rodenticide brodifacoum. These baits are typically either broadcast (by hand or by helicopter in natural areas) or placed in bait stations (in human infrastructure or in areas where open broadcast is not permitted). There have been many successful mouse eradications using these methods, including 29 of 36 attempts of islands being successful (81%) in New Zealand. Following recent failed mouse eradications on Gough Island (South Atlantic, 2021) and Midway Atoll (North Pacific, 2023), a workshop was convened with 24 people attending (16 in-person, 8 on-line) from 7 countries (Australia, Canada, France, NZ, South Africa, UK, US), to discuss some hypotheses for what may have contributed to these unsuccessful outcomes. The workshop was held in Palmerston North, New Zealand, between November 27 and 29, 2023. Discussions over the three days revolved around three hypotheses. We present the key factors hypothesized for why eradications failed on these two islands. We also outline research and operational needs that were identified in the workshop that can contribute to improved outcomes for future eradications of house mice from targeted islands.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».