Early detection and rapid response: a cost-effective strategy for minimizing the establishment and spread of new and emerging invasive plants by global trade, travel and climate change.
Notice bibliographique
Résumé
<title>Abstract</title> Over the past 50 years, considerable effort has been made by state and national agencies as well as other partners to minimize the establishment and spread of newly introduced and/or emerging invasive plants through single agency-led programmes, inter-agency councils and task forces and, most recently, the landscape approach to early detection and rapid response (EDRR). Examples of single agency-led programmes include the USDA-Carolinas Witchweed Eradication Program in the USA and the Kochia Eradication Project in Western Australia (EDRR 1.0). In recent years, state inter-agency councils and task forces have been formed to address all types of new invasive species - particularly newly introduced species that are not already regulated by federal or state agencies. The Delaware Invasive Species Council, the Ontario Invasive Plant Council and the Beach Vitex Task Force are good examples of this new trend in inter-agency partnering (EDRR 2.0). The landscape approach to EDRR involves the development of EDRR capacity at all levels of the landscape - local to national. It includes individual public and private land units, geographic land units (watersheds, biomes, corridors, etc.) and political land units (towns, counties, states/provinces and nations) (EDRR 3.0). From a societal standpoint, due to global climate change and increased global trade and travel, it is important to emphasize that the impacts of invasive species on food security, human health, and biodiversity will continue to increase unless steps are taken now to minimize their introduction, establishment and spread. Development of EDRR capacity at all levels of the landscape is a proven strategy for achieving those goals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».