Exotic Pets Invade United States Ecosystems: Legislative Failure and a Proposed Solution
Notice bibliographique
Résumé
Sneaky, slithery invaders have attacked southern Florida. The perpetrators are not drug lords, terrorists, or angry retirees; instead, the intruders are giant snakes. The Burmese python is one of thousands of non-native species that has invaded the United States in the last several decades.' These invasive creatures, which rank among the world's largest snakes, have overrun the Florida Everglades.2 According to the director of the United States Fish and Wildlife Service, invasive species pose the number one environmental threat to the United States. 3 While a number of different activities are potentially to blame,4 the pet-trade industry plays a significant role in the introduction of non-native invasive species into the United States. 6 Exotic species find their way into U.S. native ecosystems in three different ways. First, government agencies may intentionally introduce exotic species into the environment, as the U.S. Fish Commission has introduced carp, a non-native fish species, into U.S. river systems. 7 Second, exotic species are unintentionally and incidentally introduced through the operation and ownership of property. For instance, certain transporting activities, such as shipping crates of fruit, carry the risk that exotic
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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 | 0,014 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,066 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».