Effectiveness of FISK, an Invasiveness Screening Tool for Non‐Native Freshwater Fishes, to Perform Risk Identification Assessments in the Iberian Peninsula
Notice bibliographique
Résumé
Risk assessments are crucial for identifying and mitigating impacts from biological invasions. The Fish Invasiveness Scoring Kit (FISK) is a risk identification (screening) tool for freshwater fishes consisting of two subject areas: biogeography/history and biology/ecology. According to the outcomes, species can be classified under particular risk categories. The aim of this study was to apply FISK to the Iberian Peninsula, a Mediterranean climate region highly important for freshwater fish conservation due to a high level of endemism. In total, 89 fish species were assessed by three independent assessors. Results from receiver operating characteristic analysis showed that FISK can discriminate reliably between noninvasive and invasive fishes for Iberia, with a threshold of 20.25, similar to those obtained in several regions around the world. Based on mean scores, no species was categorized as "low risk," 50 species as "medium risk," 17 as "moderately high risk," 11 as "high risk," and 11 as "very high risk." The highest scoring species was goldfish Carassius auratus. Mean certainty in response was above the category "mostly certain," ranging from tinfoil barb Barbonymus schwanenfeldii with the lowest certainty to eastern mosquitofish Gambusia holbrooki with the highest level. Pair-wise comparison showed significant differences between one assessor and the other two on mean certainty, with these two assessors showing a high coincidence rate for the species categorization. Overall, the results suggest that FISK is a useful and viable tool for assessing risks posed by non-native fish in the Iberian Peninsula and contributes to a "watch list" in this region.
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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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».