Optimising fire and predator management for conservation
Notice bibliographique
Résumé
Interactions between threatening processes compound and accelerate biodiversity decline. Conservation managers need to understand how co-occurring threats interact and account for such interactions when prioritising when, where, and how to manage landscapes to recover declining species. Using the Upper Warren region in south-western Australia as a case study, we develop a framework for identifying optimal fire age classes while also considering predation by introduced red foxes (Vulpes vulpes) – two co-occurring processes affecting the recovery of a threatened faunal community (woylie Bettongia penicillata, chuditch Dasyurus geoffroii, quenda Isoodon fusciventor, and numbat Myrmecobius fasciatus). We fitted a multi-species relative abundance model to a dataset from 548 camera trap sites and tested for associations between each species’ relative abundance and an interaction between fox baiting intensity and time since fire. We then used linear programming optimization to identify the optimal distribution of time since fire values across the study region that maximizes the abundance of four focal species under alternative fox baiting intensity and fire severity scenarios. Fire and baiting both influenced the relative abundance of the four species in our study, with baiting intensity having a positive association with woylie relative abundance. The optimal distribution of time since fire values across the study region varied with the intensity of fox baiting. The importance of older fire ages increased in some locations when fox baiting intensity was high, but these results were highly uncertain and varied spatially. High fox baiting intensities combined with optimal fire age distributions also led to a higher relative abundance of three focal species overall, namely woylie, quenda, and numbat. Our study demonstrates an end-to-end framework for using field data to derive optimal fire regimes for biodiversity in a way that explicitly acknowledges uncertainty and remains useful for conservation decisions. Approaches such as these are essential for managing ecosystems with compounding threats to biodiversity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».