A dominance‐based approach to map risks of ecological invasions in the presence of severe uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Uncertainty has been widely recognized as one of the most critical issues in predicting the expansion of ecological invasions. The uncertainty associated with the introduction and spread of invasive organisms influences how pest management decision makers respond to expanding incursions. We present a model‐based approach to map risk of ecological invasions that combines two potentially conflicting goals: (1) estimating the likelihood of a new organism being established at a given locale and (2) quantifying the uncertainty of that prediction. Location Eastern and central Canada. Methods Our methodology focuses on the potential for long‐distance, human‐assisted spread of invasive organisms. First, we used a spatial simulation model to generate distributions of plausible invasion outcomes over a target geographical region. We then used second‐degree stochastic dominance (SSD) criteria to rank all geographical locations in the target region based on these distributions. We applied the approach to analyze pathways of human‐assisted spread (i.e., with commercially transported goods) of the emerald ash borer (EAB) ( Agrilus planipennis Fairmaire), a major pest of ash trees in North America. Results The projected potential of the pest to establish at remote locations is significantly shaped by the amount of epistemic uncertainty in the model‐based forecasts. The estimates based on the SSD ranking identified major ‘crossroads’ through which the movement of the EAB with commercial transport is most likely to occur. The system of major expressways in Ontario and Quebec was confirmed as the primary gateway of the pest’s expansion throughout the Canadian landscape. Main conclusions Overall, the new approach generates more realistic predictions of long‐distance introductions than models that do not account for severe uncertainties and thus can help design more effective pest surveillance programmes. The modelling technique is generic and can be applied to assess other environmental phenomena when the level of epistemic uncertainty is high.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».