Dreissena distribution in commercial waterways of the U.S.: using failed invasions to identify limiting factors
Notice bibliographique
Résumé
Preventing the introduction of an invasive species and managing the ecological and economic effects of successful invasions often rely on accurate predictions of the potential distribution of the species in its new habitat. Instances of failed invasion can highlight factors other than dispersal that limit range expansion in an invasive species. The commercially available waterways (CAWs) of the U.S. are a network of interconnected rivers that support a regular traffic of commercial and maintenance vessels. As such, they are at extremely high risk of infestation from Dreissena, yet not all the rivers are infested. We used traffic, water chemistry, and impoundment characteristics of the rivers in this system to develop a set of logistic-regression models to predict the occurrence of Dreissena. Four single variable models correctly classified 20 out of 24 (83%) river systems. The best two-variable models had only one misclassified river, for an overall accuracy of 96%. Among rivers to which Dreissena has successfully dispersed, permanent populations are most likely to establish in systems that have moderate ionic strength and that also have some impoundment areas to increase long-term population persistence. We use this hierarchy of factors to extend predictions to four systems that currently lack the high dispersal intensity of the CAWs.
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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 | 0,001 |
| 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 ».