The effectiveness of non-native fish eradication techniques in freshwater ecosystems: a systematic review protocol
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
This systematic review will address the need for having a better understanding of the evidence-base for the effectiveness of different management techniques focussed on the eradication of non-native fish species in the freshwater environment. Many resource management agencies around the world attempt to eradicate non-native fish species to achieve management goals with respect to ecological integrity. There is a need to better understand the effectiveness of each management technique to provide resource managers with the information necessary to effectively manage aquatic resources, and to choose the best technique to yield desired outcomes given different ecological and biological conditions. The findings of this systematic review will inform evidence-based management and conservation activities for resource managers around the globe that deal with non-native fish eradication programs. This systematic review will search for, compile, summarize, and synthesize evidence on the effectiveness of fisheries management techniques used for the eradication of non-native fish species in global freshwater systems. The review will use public search engines and specialist websites, and will include both primary and grey literature. All studies that assess the effectiveness of a fish eradication technique, in freshwater, will be included in the review. Potential effect modifiers will be identified to obtain a better understanding of the factors that affect the success of different eradication techniques, given different environmental conditions and biological factors. Study quality will be assessed to allow for critical evaluation, including study design, confounding factors and statistical analysis. Data will be compiled into a narrative synthesis and a meta-analysis will be conducted where data availability and quality allow.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle