Development of inland lakes as hubs in an invasion network
Notice bibliographique
Résumé
Summary The ability to predict spatially explicit dispersal by non‐indigenous species is a difficult but increasingly important undertaking as it allows management efforts to be focused around areas identified as susceptible to invasion. Lakes may serve as useful models for these studies because the habitats are well defined, and vectors of spread may be readily identified and quantified. In this study, we examined patterns of spread of the non‐indigenous spiny waterflea Bythotrephes longimanus to inland lakes in Ontario, Canada, to identify lakes for which management efforts to reduce traffic would be most effective. We surveyed people using lakes for recreational purposes to quantify movements of trailered boats and other risky activities, to model relative vector traffic from invaded lakes to non‐invaded and other invaded lakes. Non‐linear functions were developed to describe the cumulative number of invaded and non‐invaded destination lakes visited by people leaving five important lakes already invaded by the spiny waterflea (Huron, Simcoe, Muskoka, Panache and Kashagawigamog). The relative difference in these functions was used to identify which lakes will develop into future invasion hubs and will therefore be most important to future dispersal of the species. In the recent past, Lake Muskoka has been an important hub from which the spiny waterflea has invaded other lakes. It is unlikely to continue to be a source for waterflea invasion as most outbound traffic is to previously invaded lakes. Conversely, most outbound traffic from Lakes Kashagawigamog and Simcoe is to non‐invaded lakes and, therefore, these lakes are likely to develop into hubs in the future. Synthesis and applications . These data on zooplankton in lake systems and associated mechanisms of transport indicate patterns not only of intrinsic value to lake management, but also of potential importance in understanding invasions more generally. Frequency distributions of the number of outbound connections to both invaded and non‐invaded destinations from invaded sources follow a power function, consistent with scale‐free networks. These networks indicate that small proportions of sources function as hubs. Management efforts targeted to remove developing hubs from the invasion network, rather than equal effort applied to outbound vector traffic from all sources, may reduce the predicted rate of new invasions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».