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Enregistrement W2123193267 · doi:10.1139/f06-088

Invasive potential of common carp (<i>Cyprinus carpio</i>) and Nile tilapia (<i>Oreochromis niloticus</i>) in American freshwater systems

2006· article· en· W2123193267 sur OpenAlexvenueno aff
Luís Zambrano, Enrique Martínez‐Meyer, Naércio A. Menezes, A. Townsend Peterson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of WashingtonTulane UniversityHarvard UniversityUniversity of Southern Mississippi
Mots-clésNile tilapiaCommon carpOreochromisIntroduced speciesInvasive speciesBiologyFisheryEcologyCyprinusFaunaAquacultureFreshwater fishTilapiaFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nonnative fish introductions disrupt ecosystem processes and can drive native species to local extinction. Two of the most widespread, introduced species are the common carp (Cyprinus carpio) from Eurasia and the Nile tilapia (Oreochromis niloticus) from Africa. In North and South America, these introductions stem from aquaculture facilities, as well as historical introductions for recreational angling. An emergent field of ecological niche modeling provides robust predictions of the geographic potential of alien species to better understand their capacity to become established at broad scales. We used this modeling approach to produce spatially explicit predictions of the invasive potential of common carp and Nile tilapia in the Americas. Model predictions were tested using occurrence data for established populations in their native area and in the Americas. Results indicated that predictive power of niche models was high. Distributional potential of common carp in the Americas covers most temperate regions and high mountain tropical aquatic systems, whereas that of Nile tilapia is focused in the tropics and coast areas. The consequences of the potential establishment of these exotic species can be profound on native aquatic faunas, particularly on highly diverse regions such as the Amazon Basin and central Mexico.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations214
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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