Tackling Invasive Alien Species in Europe: the top 20 issues
Notice bibliographique
Résumé
Globally, Invasive Alien Species (IAS) are considered to be one of the major threats to native biodiversity, with the World Conservation Union (IUCN) citing their impacts as 'immense, insidious, and usually irreversible'.It is estimated that 11% of the c. 12,000 alien species in Europe are invasive, causing environmental, economic and social damage; and it is reasonable to expect that the rate of biological invasions into Europe will increase in the coming years.In order to assess the current position regarding IAS in Europe and to determine the issues that were deemed to be most important or critical regarding these damaging species, the international Freshwater Invasives -Networking for Strategy (FINS) conference was convened in Ireland in April 2013.Delegates from throughout Europe and invited speakers from around the world were brought together for the conference.These comprised academics, applied scientists, policy makers, politicians, practitioners and representative stakeholder groups.A horizon scanning and issue prioritization approach was used by in excess of 100 expert delegates in a workshop setting to elucidate the Top 20 IAS issues in Europe.These issues do not focus solely on freshwater habitats and taxa but relate also to marine and terrestrial situations.The Top 20 issues that resulted represent a tool for IAS management and should also be used to support policy makers as they prepare European IAS legislation.
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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 | 0,015 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».