RETHINKING RARE: NOVEL APPROACHES TO RARE SPECIES MONITORING AND CONSERVATION
Notice bibliographique
Résumé
Conservation of rare species is widely valued and important for ecosystems. Unfortunately, many of the approaches to conserve rare species have been developed with common species (e.g., harvested species) which have larger populations and targeted objectives. Conservation of rare species is difficult in part because of problems created by scarcity and low information. With low information, learning leads to new questions and the utility of information in decisions can quickly become obsolete. Therefore, monitoring strategies that can adapt as well as provide information tailored to relevant decisions are needed. To address rare species monitoring, I developed a long-term monitoring approach for rare species called goal efficient monitoring (GEM). GEM allows monitoring questions to evolve as we obtain information. GEM includes sampling rules connected to a Bayesian integrated population model (IPM), which allows for changing questions and data collection while maintaining long-term inference. For example, GEM sampling rules work when populations are small (less than 10 individuals) and provide guidance to adjust monitoring observations if the population gets large (over 100 individuals), all while maintaining the same long-term inference because of the IPM structure. I outline the GEM approach using Canada lynx (Lynx canadensis), which is Threatened under the Endangered Species Act. To test GEM, I simulated 100 small populations with constant demographic rates for 11 years, applied GEM sampling rules to simulate observations, and predicted population values with the GEM model. On average, the predicted range of values from the GEM model contained the true values 97.1% of the time. These and other results contained within demonstrate how a GEM approach can provide long-term inference for rare species while addressing changing information needs. To address the problem of rare species information that is tailored to decisions made with rare species information, I propose the use of processes from the professional field of Design to reframe the user needs of the rare species information. I provide an overview of how some Design methods are already in use in conservation and how adopting Design processes more formally through the creation of the field of conservation design may aid in rare species conservation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».