Predicting introduction, establishment and potential impacts of smallmouth bass
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim The introduction of non‐indigenous species has resulted in wide‐ranging ecological and economic impacts. Predictive modelling of the introduction and establishment of non‐indigenous species is imperative to identify areas at high risk of invasion to effectively manage non‐indigenous species and conserve native populations. Smallmouth bass ( Micropterus dolomieu ), a warm water fish species native to central North America has negatively impacted native fish communities, including cyprinids and salmonid populations, as a result of intentional introductions. We predicted the introduction risk; species establishment based on habitat suitability; identified lakes at high risk of invasion; and finally assessed the consequential impacts on native salmon, trout and cyprinid populations. Location Ontario and British Columbia, Canada. Methods Classification tree and logistic regression models were developed and validated to predict the introduction and establishment of smallmouth bass for thousands of lakes. Results Densely human populated areas and larger lake surface areas successfully identify lakes associated with the introduction of smallmouth bass (introduction model) in British Columbia. Climate, lake morphology and water chemistry variables were the driving environmental parameters to define suitable smallmouth bass habitat (establishment model). A combination of the introduction and establishment model identified 138 lakes that are currently at risk in British Columbia to the introduction and establishment of smallmouth bass. Of these 138 high‐risk lakes, 95% of them contain at least one species of salmon, trout or cyprinid, thereby increasing the potential impact of an invasion by smallmouth bass. Main conclusions Our framework can be applied to other terrestrial and aquatic species to obtain a better understanding of the potential risk posed by a non‐indigenous species to an ecosystem. Furthermore, our methodology can be used to focus management efforts on areas at higher risk (e.g. number of potential releases, more favourable habitats) to control future introductions of non‐indigenous species, thereby conserving native populations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 ».