Details

Autor(en) / Beteiligte

• White, Richard S. A.
• Stoffels, Rick J.
• Whitehead, Amy L.

Titel

Assigning trend‐based conservation status despite high uncertainty

Ist Teil von

• Conservation biology, 2023-08, Vol.37 (4), p.e14084-n/a

Ort / Verlag

United States: Blackwell Publishing Ltd

Erscheinungsjahr

2023

Quelle

MEDLINE

Beschreibungen/Notizen

• Estimates of temporal trends in species’ occupancy are essential for conservation policy and planning, but limitations to the data and models often result in very high trend uncertainty. A critical source of uncertainty that degrades scientific credibility is that caused by disagreement among studies or models. Modelers are aware of this uncertainty but usually only partially estimate it and communicate it to decision makers. At the same time, there is growing awareness that full disclosure of uncertainty is critical for effective translation of science into policies and plans. But what are the most effective approaches to estimating uncertainty and communicating uncertainty to decision makers? We explored how alternative approaches to estimating and communicating uncertainty of species trends could affect decisions concerning conservation status of freshwater fishes. We used ensemble models to propagate trend uncertainty within and among models and communicated this uncertainty with categorical distributions of trend direction and magnitude. All approaches were designed to fit an established decision‐making system used to assign species conservation status by the New Zealand government. Our results showed how approaches that failed to fully disclose uncertainty, while simplifying the information presented, could hamper species conservation or lead to ineffective decisions. We recommend an approach that was recently used effectively to communicate trend uncertainty to a panel responsible for setting the conservation status of New Zealand's freshwater fishes. Designación del estado de conservación basada en tendencias a pesar de gran incertidumbre Resumen Las estimaciones de las tendencias temporales de la presencia de especies son esenciales para la planeación de la conservación y sus políticas, pero las limitaciones de los datos y los modelos suelen derivar en una incertidumbre muy elevada en cuanto a las tendencias. Los desacuerdos entre los estudios y los modelos son una fuente importante de incertidumbre que contribuye a la degradación de la credibilidad científica. Los modeladores están conscientes de esta incertidumbre, pero casi nunca la estiman o comunican por completo a los responsables de las decisiones. Al mismo tiempo, cada vez hay mayor conciencia de que divulgar esta incertidumbre es importante para que la ciencia se traduzca efectivamente en políticas y planes. ¿Pero cuáles son las estrategias más efectivas para estimar la incertidumbre y comunicarla a los responsables de las decisiones? Exploramos cómo las estrategias alternativas para estimar y comunicar la incertidumbre que rodea a las tendencias de las especies podría afectar las decisiones con respecto al estado de conservación de los peces de agua dulce. Usamos modelos de conjuntos para propagar la incertidumbre dentro y entre modelos y comunicamos esta incertidumbre con distribuciones categóricas de la dirección y magnitud de la tendencia. Diseñamos todas las estrategias para que se ajustaran a un sistema establecido de toma de decisiones que usa el gobierno de Nueva Zelanda para designar el estado de conservación de las especies. Nuestros resultados mostraron cómo las estrategias que no divulgaron por completo la incertidumbre, mientras simplificaban la información presentada, podrían dificultar la conservación de las especies o llevar a decisiones poco efectivas. Recomendamos una estrategia que se usó recientemente para comunicar eficientemente la incertidumbre de las tendencias a un panel responsable de establecer el estado de conservación de los peces de agua dulce de Nueva Zelanda. 【摘要】 对物种占域情况时间趋势的估计对保护政策和规划至关重要, 但数据和模型的局限性往往导致非常高的趋势不确定性。降低科学可信度的一种重要的不确定性来源是研究或模型之间的差异。模型使用者意识到了这种不确定性, 但通常只是部分地估计它, 并将其传达给决策者。同时, 人们越来越多地意识到, 充分展示不确定性对于有效地将科学转化为政策和规划至关重要。然而, 最有效地估计不确定性并向决策者展示不确定性的方法是什么？本研究探讨了估计和描述物种趋势不确定性的替代方法如何影响有关淡水鱼类保护状况的决策。我们利用组合模型在模型内和模型间分析了趋势的不确定性, 并通过趋势方向和幅度的分类分布来描述这种不确定性。这些方法的设计是为了适应新西兰政府用于确定物种保护状态的已有决策系统。我们的结果表明, 未能充分展示不确定性且简化呈现信息的方法会阻碍物种保护或导致无效的决策。最后, 我们推荐使用一种最近被有效用于向新西兰淡水鱼类保护状态分析专家组展示趋势不确定性的方法。【翻译:胡怡思;审校:聂永刚】