Risk Analysis and Bioeconomics of Invasive Species to Inform Policy and Management
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Risk analysis of species invasions links biology and economics, is increasingly mandated by international and national policies, and enables improved management of invasive species. Biological invasions proceed through a series of transition probabilities (i.e., introduction, establishment, spread, and impact), and each of these presents opportunities for management. Recent research advances have improved estimates of probability and associated uncertainty. Improvements have come from species-specific trait-based risk assessments (of estimates of introduction, establishment, spread, and impact probabilities, especially from pathways of commerce in living organisms), spatially explicit dispersal models (introduction and spread, especially from transportation pathways), and species distribution models (establishment, spread, and impact). Results of these forecasting models combined with improved and cheaper surveillance technologies and practices [e.g., environmental DNA (eDNA), drones, citizen science] enable more efficient management by focusing surveillance, prevention, eradication, and control efforts on the highest-risk species and locations. Bioeconomic models account for the interacting dynamics within and between ecological and economic systems, and allow decision makers to better understand the financial consequences of alternative management strategies. In general, recent research advances demonstrate that prevention is the policy with the greatest long-term net benefit.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle