The Value of Using Feasibility Models in Systematic Conservation Planning to Predict Landholder Management Uptake

Understanding the social dimensions of conservation opportunity is crucial for conservation planning in multiple-use landscapes. However, factors that influence the feasibility of implementing conservation actions, such as the history of landscape management, and landholders' willingness to engage are often difficult or time consuming to quantify and rarely incorporated into planning. We examined how conservation agencies could reduce costs of acquiring such data by developing predictive models of management feasibility parameterized with social and biophysical factors likely to influence landholders' decisions to engage in management. To test the utility of our best-supported model, we developed 4 alternative investment scenarios based on different input data for conservation planning: social data only; biological data only; potential conservation opportunity derived from modeled feasibility that incurs no social data collection costs; and existing conservation opportunity derived from feasibility data that incurred collection costs. Using spatially explicit information on biodiversity values, feasibility, and management costs, we prioritized locations in southwest Australia to control an invasive predator that is detrimental to both agriculture and natural ecosystems: the red fox (Vulpes vulpes). When social data collection costs were moderate to high, the most cost-effective investment scenario resulted from a predictive model of feasibility. Combining empirical feasibility data with biological data was more cost-effective for prioritizing management when social data collection costs were low (<4% of the total budget). Calls for more data to inform conservation planning should take into account the costs and benefits of collecting and using social data to ensure that limited funding for conservation is spent in the most cost-efficient and effective manner. El Valor de Usar Modelos de Viabilidad en la Planeacion de la Conservacion Sistematica para Predecir la Comprension de Manejo de los Terratenientes Entender las dimensiones sociales de las oportunidades de conservacion es importante para la planeacion de la conservacion en terrenos de uso multiple. Sin embargo, los factores que influyen la viabilidad de implementar acciones de conservacion, como la historia del manejo del terreno y la disposicion de los terratenientes a comprometerse, frecuentemente son dificiles o consumen mucho tiempo para poder cuantificar y rara vez se incorporan a la planeacion. Examinamos como las agencias de conservacion pueden reducir los costos de adquisicion de dicha informacion al desarrollar modelos pronosticadores de manejo de viabilidad con parametros de factores sociales y biofisicos que probablemente influyan sobre las decisiones de los terratenientes de participar en el manejo. Para probar la utilidad de nuestro modelo mejor fundamentado, desarrollamos cuatro escenarios alternativos de inversion basados en diferentes entradas de datos para la planeacion de la conservacion: solo datos sociales; solo datos biologicos; oportunidad de conservacion potencial derivada de la viabilidad modelada que no cause gastos de colecta de datos sociales; y oportunidades conservacion existentes derivados de datos de viabilidad que causaron gastos de colecta. Al usar informacion espacialmente explicita sobre los valores de la biodiversidad, viabilidad y gastos de manejo, priorizamos ubicaciones en el suroeste de Australia para controlar a un depredador invasor que es danino para la agricultura y los ecosistemas naturales: el zorro rojo (Vulpes vulpes). El escenario de inversion mas rentable resulto de un modelo pronosticador de viabilidad. Combinar los datos de viabilidad empirica con datos biologicos fue mas rentable para priorizar el manejo cuando los gastos de colecta de datos sociales fueron bajos (<4% del presupuesto total). Al querer mas datos para informar a la planeacion de la conservacion se deben considerar los gastos y beneficios de colectar y usar datos sociales para asegurar que el financiamiento limitado de la conservacion se gaste de la manera mas rentable y efectiva. Resumen