Determinants of rapid response success for alien invasive species in aquatic ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Alien invasive species (AIS) have received much attention for their harmful effects on health, ecology and the global economy. In response to this threat, many countries have adopted the Convention on Biological Diversity, which requires prevention or eradication of AIS. The best management approach is prevention, however when this fails and AIS establish, it is imperative that cost-efficient, rapid-response (RR) countermeasures be available. We performed a meta-analysis of case studies involving successful and failed RR to AIS in temperate aquatic ecosystems. We examined eight variables including ecosystem type (freshwater vs. marine), method type (chemical vs. mechanical), number of methods (multiple vs. single), taxonomy (animal vs. plant), population abundance (number of organisms), infestation extent (surface area of infestation), habitat size (surface area of management site), and project duration (length of project in number of months). Eradication success was significantly greater for plant (89 %) versus animal AIS (64 %) while suppression of AIS was most successful for projects using chemical versus mechanical methods and when conducted in small habitats. Managers should expect that taxonomy will be highly influential to the success of eradication-based RR, while both method type and management surface area influence suppression outcomes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».