Revisions of the Fish Invasiveness Screening Kit (FISK) for its Application in Warmer Climatic Zones, with Particular Reference to Peninsular Florida
Notice bibliographique
Résumé
The initial version (v1) of the Fish Invasiveness Scoring Kit (FISK) was adapted from the Weed Risk Assessment of Pheloung, Williams, and Halloy to assess the potential invasiveness of nonnative freshwater fishes in the United Kingdom. Published applications of FISK v1 have been primarily in temperate-zone countries (Belgium, Belarus, and Japan), so the specificity of this screening tool to that climatic zone was not noted until attempts were made to apply it in peninsular Florida. To remedy this shortcoming, the questions and guidance notes of FISK v1 were reviewed and revised to improve clarity and extend its applicability to broader climatic regions, resulting in changes to 36 of the 49 questions. In addition, upgrades were made to the software architecture of FISK to improve overall computational speed as well as graphical user interface flexibility and friendliness. We demonstrate the process of screening a fish species using FISK v2 in a realistic management scenario by assessing the Barcoo grunter Scortum barcoo (Terapontidae), a species whose management concerns are related to its potential use for aquaponics in Florida. The FISK v2 screening of Barcoo grunter placed the species into the lower range of medium risk (score = 5), suggesting it is a permissible species for use in Florida under current nonnative species regulations. Screening of the Barcoo grunter illustrates the usefulness of FISK v2 as a proactive tool serving to inform risk management decisions, but the low level of confidence associated with the assessment highlighted a dearth of critical information on this species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,023 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».