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Enregistrement W2101475674 · doi:10.1139/f03-053

Ballast-mediated animal introductions in the Laurentian Great Lakes: retrospective and prospective analyses

2003· article· en· W2101475674 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Igor A. Grigorovich, Robert I. Colautti, Edward L. Mills, Kristen T. Holeck, Albert G. Ballert, Hugh J. MacIsaac

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Ecology and Invasive Species
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBallastInvasive speciesIntroduced speciesFisheryEcologyGeographyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since completion of the St. Lawrence Seaway in 1959, at least 43 nonindigenous species (NIS) of animals and protists have established in the Laurentian Great Lakes, of which ~67% were attributed to discharge of ballast water from commercial ships. Twenty-three NIS were first discovered in four "hotspot" areas with a high representation of NIS, most notably the Lake Huron – Lake Erie corridor. Despite implementation of the voluntary (1989, Canada) and mandatory (1993, U.S.A.) ballast water exchange (BWE) regulations, NIS were discovered at a higher rate during the 1990s than in the preceding three decades. Here we integrate knowledge of species' invasion histories, shipping traffic patterns, and physicochemical factors that constrain species' survivorship during ballast-mediated transfer to assess the risk of future introductions to the Great Lakes. Our risk-assessment model identified 26 high-risk species that are likely to survive intercontinental transfer in ballast tanks. Of these, 10 species have already invaded the Great Lakes. An additional 37 lower-risk species, of which six have already invaded, show some but not all attributes needed for successful introduction under current BWE management. Our model indicates that the Great Lakes remain vulnerable to ship-mediated NIS invasions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations180
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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