Modeling the relationship between propagule pressure and invasion risk to inform policy and management
Notice bibliographique
Résumé
Predicting population establishment based on initial population size is a theoretically and empirically challenging problem whose resolution informs a multitude of applications. Indeed, it is a central problem in the management of introduced, endangered, harvested, and pathogenic organisms. We focus here on introduced species. We synthesize the current state of modeling in this predictive enterprise and outline future directions in the application of these models to developing regulations intended to prevent the establishment of invaders. Descriptive and mechanistic models of single-population introductions are fairly well developed and have provided insight into invasion risk in laboratory and field conditions. However, many invasions stem from large-scale and repeated releases of a multitude of species from relatively indiscriminate invasion vectors associated with international trade and travel. Vector-scale models of invasion risk are less well developed and are characterized largely by the use of untested proxy variables for propagule pressure. We illustrate the problems associated with proxy variables and introduce a more mechanistic theoretical formulation characterizing vector-scale invasion pressure in terms of propagule pressure (number of introduced individuals) and colonization pressure (number of introduced species). We outline key questions to be addressed in applying both single-population and vector-scale models to the development of threshold-based invasion regulations. We illustrate these ecological and applied questions using examples from terrestrial, aquatic, and marine systems. We develop in detail examples from ballast-water transport that, as one of the best-characterized global invasion vectors and one that is subject to emerging international threshold-based biosecurity regulations, provides a rich case study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».