Grass carp in the Great Lakes region: establishment potential, expert perceptions, and re-evaluation of experimental evidence of ecological impact
Notice bibliographique
Résumé
Intentional introductions of nonindigenous fishes are increasing globally. While benefits of these introductions are easily quantified, assessments to understand the negative impacts to ecosystems are often difficult, incomplete, or absent. Grass carp (Ctenopharyngodon idella) was originally introduced to the United States as a biocontrol agent, and recent observations of wild, diploid individuals in the Great Lakes basin have spurred interest in re-evaluating its ecological risk. Here, we evaluate the ecological impact of grass carp using expert opinion and a suite of the most up-to-date analytical tools and data (ploidy assessment, eDNA surveillance, species distribution models (SDMs), and meta-analysis). The perceived ecological impact of grass carp by fisheries experts was variable, ranging from unknown to very high. Wild-caught triploid and diploid individuals occurred in multiple Great Lakes waterways, and eDNA surveillance suggests that grass carp are abundant in a major tributary of Lake Michigan. SDMs predicted suitable grass carp climate occurs in all Great Lakes. Meta-analysis showed that grass carp introductions impact both water quality and biota. Novel findings based on updated ecological impact assessment tools indicate that iterative risk assessment of introduced fishes may be warranted.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».