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Reframing wildlife disease management problems with decision analysis.
McEachran, Margaret C; Harvey, Johanna A; Mummah, Riley O; Bletz, Molly C; Teitelbaum, Claire S; Rosenblatt, Elias; Rudolph, F Javiera; Arce, Fernando; Yin, Shenglai; Prosser, Diann J; Mosher, Brittany A; Mullinax, Jennifer M; DiRenzo, Graziella V; Couret, Jannelle; Runge, Michael C; Grant, Evan H Campbell; Cook, Jonathan D.
Afiliación
  • McEachran MC; Department of Environmental Conservation, University of Massachusetts, Amherst, Massachusetts, USA.
  • Harvey JA; Department of Environmental Science and Technology, University of Maryland, College Park, Maryland, USA.
  • Mummah RO; Department of Environmental Conservation, University of Massachusetts, Amherst, Massachusetts, USA.
  • Bletz MC; Department of Environmental Conservation, University of Massachusetts, Amherst, Massachusetts, USA.
  • Teitelbaum CS; Akima Systems Engineering, Herndon, Virginia, USA.
  • Rosenblatt E; Contractor to Eastern Ecological Science Center at Patuxent Research Refuge, U.S. Geological Survey, Laurel, Maryland, USA.
  • Rudolph FJ; Rubenstein School of Environment and Natural Resources, University of Vermont, Burlington, Vermont, USA.
  • Arce F; Department of Ecosystem Sciences and Management, Pennsylvania State University, Center Valley, Pennsylvania, USA.
  • Yin S; Department of Environmental Conservation, University of Massachusetts, Amherst, Massachusetts, USA.
  • Prosser DJ; Department of Wildlife, Fisheries and Aquaculture, Mississippi State University, Starkville, Mississippi, USA.
  • Mosher BA; School of Biological Sciences, Center for Earth Observation and Modeling, University of Oklahoma, Norman, Oklahoma, USA.
  • Mullinax JM; Eastern Ecological Science Center at Patuxent Research Refuge, U.S. Geological Survey, Laurel, Maryland, USA.
  • DiRenzo GV; Rubenstein School of Environment and Natural Resources, University of Vermont, Burlington, Vermont, USA.
  • Couret J; Department of Environmental Science and Technology, University of Maryland, College Park, Maryland, USA.
  • Runge MC; Department of Environmental Conservation, University of Massachusetts, Amherst, Massachusetts, USA.
  • Grant EHC; Massachusetts Cooperative Fish and Wildlife Research Unit, U.S. Geological Survey, University of Massachusetts, Amherst, Massachusetts, USA.
  • Cook JD; Department of Biological Sciences, University of Rhode Island, Kingston, Rhode Island, USA.
Conserv Biol ; 38(4): e14284, 2024 Aug.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-38785034
ABSTRACT
Contemporary wildlife disease management is complex because managers need to respond to a wide range of stakeholders, multiple uncertainties, and difficult trade-offs that characterize the interconnected challenges of today. Despite general acknowledgment of these complexities, managing wildlife disease tends to be framed as a scientific problem, in which the major challenge is lack of knowledge. The complex and multifactorial process of decision-making is collapsed into a scientific endeavor to reduce uncertainty. As a result, contemporary decision-making may be oversimplified, rely on simple heuristics, and fail to account for the broader legal, social, and economic context in which the decisions are made. Concurrently, scientific research on wildlife disease may be distant from this decision context, resulting in information that may not be directly relevant to the pertinent management questions. We propose reframing wildlife disease management challenges as decision problems and addressing them with decision analytical tools to divide the complex problems into more cognitively manageable elements. In particular, structured decision-making has the potential to improve the quality, rigor, and transparency of decisions about wildlife disease in a variety of systems. Examples of management of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2, white-nose syndrome, avian influenza, and chytridiomycosis illustrate the most common impediments to decision-making, including competing objectives, risks, prediction uncertainty, and limited resources.
RESUMEN
Replanteamiento del manejo de problemas por enfermedades de fauna mediante el análisis de decisiones Resumen El manejo actual de las enfermedades de la fauna es complejo debido a que los gestores necesitan responder a una amplia gama de actores, varias incertidumbres y compensaciones difíciles que caracterizan los retos interconectados del día de hoy. A pesar de que en general se reconocen estas complejidades, el manejo de las enfermedades tiende a plantearse como un problema científico en el que el principal obstáculo es la falta de conocimiento. El proceso complejo y multifactorial de la toma decisiones está colapsado dentro de un esfuerzo científico para reducir la incertidumbre. Como resultado de esto, las decisiones contemporáneas pueden estar simplificadas en exceso, depender de métodos heurísticos simples y no considerar el contexto legal, social y económico más amplio en el que se toman las decisiones. De manera paralela, las investigaciones científicas sobre las enfermedades de la fauna pueden estar lejos de este contexto de decisiones, lo que deriva en información que puede no ser directamente relevante para las preguntas pertinentes de manejo. Proponemos replantear los obstáculos para el manejo de enfermedades de fauna como problemas de decisión y abordarlos con herramientas analíticas de decisión para dividir los problemas complejos en elementos más manejables de manera cognitiva. En particular, las decisiones estructuradas tienen el potencial de mejorar la calidad, el rigor y la transparencia de las decisiones sobre las enfermedades de la fauna en una variedad de sistemas. Ejemplos como el manejo del coronavirus del síndrome de respiración agudo tipo 2, el síndrome de nariz blanca, la influenza aviar y la quitridiomicosis ilustran los impedimentos más comunes para la toma de decisiones, incluyendo los objetivos en competencia, riesgos, incertidumbre en las predicciones y recursos limitados.
Asunto(s)
Palabras clave

Texto completo: 1 Bases de datos: MEDLINE Asunto principal: Técnicas de Apoyo para la Decisión / Conservación de los Recursos Naturales / Toma de Decisiones / Animales Salvajes Límite: Animals Idioma: En Revista: Conserv Biol Año: 2024 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

Texto completo: 1 Bases de datos: MEDLINE Asunto principal: Técnicas de Apoyo para la Decisión / Conservación de los Recursos Naturales / Toma de Decisiones / Animales Salvajes Límite: Animals Idioma: En Revista: Conserv Biol Año: 2024 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos