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Enregistrement W2165234310 · doi:10.1111/wre.12135

Invasive aquatic plants in the aquarium and ornamental pond industries: a risk assessment for southern <scp>O</scp> ntario ( <scp>C</scp> anada)

2015· article· en· W2165234310 sur OpenAlexaffabout
Shakira Azan, Michal Bardecki, Andrew E. Laursen

Notice bibliographique

RevueWeed Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPropagule pressureBiological dispersalInvasive speciesOrnamental plantBiologyAlienIntroduced speciesAlien speciesPropaguleRisk assessmentEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary An assessment of the invasive risk associated with the establishment and dispersal of plants available in the aquarium and ornamental pond industries in the Greater Toronto area (Canada) was made. In the risk model, sales volumes of individual taxa were used as a proxy for propagule pressure, to assess pathway risk potential. Organism risk potential, the ability to become established and disperse associated with a release, was assessed using an analysis of the biological traits of the species. Discriminant correspondence analysis was used to predict which biological traits were useful in discriminating native plants from alien invasive plants and alien non‐invasive plants. Importantly, a relatively small number of biological traits appear to be useful in predicting whether an alien aquatic plant had the characteristics that would support establishment and/or dispersal in new environments. Aquatic plants distributed by the industries that are cold tolerant, able to propagate by fragments and use a number of dispersal methods are of particular concern as potential invaders. The model identified 11 alien plants in the trade that have a high risk of becoming invasive, and an additional 52 with moderately high risk.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil0,853

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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