Predicting the impacts of an introduced species from its invasion history: an empirical approach applied to zebra mussel invasions
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY 1. Quantitative models of impact are lacking for the vast majority of known invasive species, particularly in aquatic ecosystems. Consequently, managers lack predictive tools to help them prioritise invasion threats and decide where they can most effectively allocate limited resources. Predictive tools would also enhance the accuracy of water quality assessments, so that impacts caused by an invader are not erroneously attributed to other anthropogenic stressors. 2. The invasion history of a species is a valuable guide for predicting the consequences of its introduction into a new environment. Regression analysis of data from multiple invaded sites can generate empirical models of impact, as is shown here for the zebra musselDreissena polymorpha.Dreissena's impacts on benthic invertebrate abundance and diversity follow predictable patterns that are robust across a range of habitat types and geographic regions. Similar empirical models could be developed for other invaders with a documented invasion history. 3. Because an invader's impact is correlated with its abundance, a surrogate model may be generated (when impact data are unavailable) by relating the invader's abundance to environmental variables. Such a model could help anticipate which habitats will be most affected by invasion. Lack of precision should not be a deterrent to developing predictive models where none exist. Crude predictions can be refined as additional data become available. Empirical modelling is a highly informative and inexpensive, but underused, approach in the management of aquatic invasive species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».