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Enregistrement W2135727836 · doi:10.1139/cjfas-2014-0473

Relative importance of vessel hull fouling and ballast water as transport vectors of nonindigenous species to the Canadian Arctic

2015· article· en· W2135727836 sur OpenAlexafffundvenueabout
Farrah T. Chan, Hugh J. MacIsaac, Sarah A. Bailey

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Ecology and Invasive Species
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesBayer CanadaTransport Canada
Mots-clésBallastSpecies richnessAbundance (ecology)EcologyHullInvertebrateInvasive speciesBiologyIntroduced speciesFoulingOceanographyEnvironmental scienceFisheryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ships’ hull fouling and ballast water are leading vectors of marine nonindigenous species globally, yet few studies have examined their magnitude in the Arctic. To determine the relative importance of these vectors in Canada’s Arctic, we collected hull and ballast water samples from 13 and 32 vessels, respectively, at Churchill, Manitoba. We compared total abundance and richness of invertebrates transported on hulls versus those in ballast water. We found that hull fouling was associated with higher total abundance and richness of nonindigenous species when compared with ballast water. Additionally, a significant positive richness–total abundance relationship for nonindigenous species for hull fouling but not for ballast water assemblages suggests that the likelihood of a high-risk (i.e., species-rich and high abundance) introduction event is greater for the former than the latter vector. The discovery of viable, widespread nonindigenous barnacles in hull samples further underscores the prominence of hull fouling over ballast water as a vector of nonindigenous species. Our study demonstrates that hull fouling is a more important vector for transfer of nonindigenous species to the Canadian Arctic than ballast water based on abundance and richness of nonindigenous species transported by the two vectors.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,618
Score d'incertitude au seuil0,763

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,180 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations88
Publié2015
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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