PREDICTING INVASION RISK USING MEASURES OF INTRODUCTION EFFORT AND ENVIRONMENTAL NICHE MODELS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Chinese mitten crab (Eriocheir sinensis) is native to east Asia, is established throughout Europe, and is introduced but geographically restricted in North America. We developed and compared two separate environmental niche models using genetic algorithm for rule set prediction (GARP) and mitten crab occurrences in Asia and Europe to predict the species' potential distribution in North America. Since mitten crabs must reproduce in water with >15% per hundred salinity, we limited the potential North American range to freshwater habitats within the highest documented dispersal distance (1260 km) and a more restricted dispersal limit (354 km) from the sea. Applying the higher dispersal distance, both models predicted the lower Great Lakes, most of the eastern seaboard, the Gulf of Mexico and southern extent of the Mississippi River watershed, and the Pacific northwest as suitable environment for mitten crabs, but environmental match for southern states (below 35 degrees N) was much lower for the European model. Use of the lower range with both models reduced the expected range, especially in the Great Lakes, Mississippi drainage, and inland areas of the Pacific Northwest. To estimate the risk of introduction of mitten crabs, the amount of reported ballast water discharge into major United States ports from regions in Asia and Europe with established mitten crab populations was used as an index of introduction effort. Relative risk of invasion was estimated based on a combination of environmental match and volume of unexchanged ballast water received (July 1999-December 2003) for major ports. The ports of Norfolk and Baltimore were most vulnerable to invasion and establishment, making Chesapeake Bay the most likely location to be invaded by mitten crabs in the United States. The next highest risk was predicted for Portland, Oregon. Interestingly, the port of Los Angeles/Long Beach, which has a large shipping volume, had a low risk of invasion. Ports such as Jacksonville, Florida, had a medium risk owing to small shipping volume but high environmental match. This study illustrates that the combination of environmental niche- and vector-based models can provide managers with more precise estimates of invasion risk than can either of these approaches alone.
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.
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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle