Freshwater invasions: using historical data to analyse spread
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aquatic invasive species cause deleterious environmental and economic impacts, and are rapidly spreading through ecosystems worldwide. Despite this, very few data sets exist that describe both the presence and the absence of invaders over long time periods. We have used Geographical Information Systems (GIS) to analyse time‐series data describing the spread of the freshwater invasive New Zealand mudsnail, Potamopyrgus antipodarum , in Victoria, Australia, over 110 years. We have mapped the snail's spread, estimated the percentage of stream length invaded through time, calculated the functional form of the spread rate, and investigated the role that the two proposed vectors — fish stocking and angling — have had in this invasion. Since it was first found in 1895, P. antipodarum has expanded its range in Victoria and now occurs throughout much of the southern and central areas of the state. The north of the state is relatively less invaded than the south, with the division corresponding approximately to the presence of the Great Dividing Range. We show that the snail's range has been increasing at an approximately exponential rate and estimate that 20% of total Victorian stream length is currently invaded. We also show that using long‐term data can change the outcome of analyses of the relationship between vectors of spread and invasion status of separate catchments. When our time‐series data were aggregated through time, the total numbers of fish stocking events and angling activity were both correlated with invasion. However, when the time‐series data were used and the number of fish stocking events calculated up until the date of invasion, no relationships with stocking were found. These results underline the role that time‐series data, based on both presences and absences, have to play when investigating the spread of invasive species.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».