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Enregistrement W2134280372 · doi:10.1111/j.1365-2664.2008.01568.x

Forecasting the potential distribution of the invasive tunicate <i>Didemnum vexillum</i>

2008· article· en· W2134280372 sur OpenAlexaffabout
Leif‐Matthias Herborg, Patrick D. O’Hara, Thomas W. Therriault

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Ecology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Ecology and Invasive Species
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNicheEnvironmental niche modellingAquacultureGeographyDistribution (mathematics)Ecological nicheEcologyFishingFisheryHabitatBiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Invasive species are a major threat to global biodiversity and their introduction can have significant economic consequences. The invasive tunicate Didemnum vexillum is a notorious invader with significant negative impacts on cultured shellfish and natural benthic communities, including commercially important ones. We conducted an expert survey, identifying the five most important transport vectors for D. vexillum along the west coast of North America. We determined the spatially explicit vector density for all vectors in order to identify introduction hotspots. Additionally, we developed an environmental niche model based on 46 occurrence points and nine environmental variables to identify areas suitable for D. vexillum . Spatial distribution of the most important transport vectors (slow‐moving vessels, aquaculture, fishing vessels, small vessels, and large commercial vessels) identified several hotspots with high vector densities. These proved to be a very good predictor of current D. vexillum occurrence in British Columbia (BC). Ecological niche modelling (Genetic Algorithm for Rule‐set Prediction) predicted suitable environments in southern BC, parts of central BC and along the east coast of the Queen Charlotte Islands. Independent validation of the model based on the current distribution in BC indicated good predictive accuracy. Additional analytical steps confirmed that no environmental variable dominated the predictions and we identified ranges of environmental conditions predicted suitable by the model. We identified areas of high establishment probability for D. vexillum by combining the vector model and environmental niche model. Parts of central BC, the west coast of Vancouver Island and the Strait of Georgia are areas where D. vexillum is most likely to establish. Synthesis and applications . Spatially explicit predictions of the potential distribution of biological invaders are crucial for informing risk assessments, development of management strategies, and resource allocation. While most studies only focus on one step in the invasion process, we successfully combined the likelihood of introduction and establishment. Results from this study are informing the canadian risk assessment of invasive tunicates, guiding current monitoring efforts, and providing a basis for potential intervention/mediation measures.

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 enseignants0,240
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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations57
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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