Modelling the Arrival of Invasive Organisms via the International Marine Shipping Network: A Khapra Beetle Study
Notice bibliographique
Résumé
Species can sometimes spread significant distances beyond their natural dispersal ability by anthropogenic means. International shipping routes and the transport of shipping containers, in particular are a commonly recognised pathway for the introduction of invasive species. Species can gain access to a shipping container and remain inside, hidden and undetected for long periods. Currently, government biosecurity agencies charged with intercepting and removing these invasive species when they arrive to a county's border only assess the most immediate point of loading in evaluating a shipping container's risk profile. However, an invasive species could have infested a container previous to this point and travelled undetected before arriving at the border. To assess arrival risk for an invasive species requires analysing the international shipping network in order to identify the most likely source countries and the domestic ports of entry where the species is likely to arrive. We analysed an international shipping network and generated pathway simulations using a first-order Markov chain model to identify possible source ports and countries for the arrival of Khapra beetle (Trogoderma granarium) to Australia. We found Kaohsiung (Taiwan) and Busan (Republic of Korea) to be the most likely sources for Khapra beetle arrival, while the port of Melbourne was the most likely point of entry to Australia. Sensitivity analysis revealed significant stability in the rankings of foreign and Australian ports. This methodology provides a reliable modelling tool to identify and rank possible sources for an invasive species that could arrive at some time in the future. Such model outputs can be used by biosecurity agencies concerned with inspecting incoming shipping containers and wishing to optimise their inspection protocols.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».