Risk screening of non‐native, translocated and traded aquarium freshwater fishes in <scp>G</scp>reece using <scp>F</scp>ish <scp>I</scp>nvasiveness <scp>S</scp>creening <scp>K</scp>it
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
Abstract The invasion of non‐indigenous freshwater fish species is one of the most important threats to aquatic biodiversity. Similar to other Mediterranean countries, Greece is considered a hot spot for freshwater biodiversity, with many range‐restricted endemics of high conservation concern. The aim of this study was to undertake a risk screening assessment to evaluate the invasive potential of non‐native, translocated and traded aquarium fishes in Greece by applying the Fish Invasiveness Screening Kit ( FISK ). In total, 73 freshwater fish species were evaluated by two assessors. FISK was able to discriminate reliably between invasive and non‐invasive species with a threshold of 15.25. Based on mean scores, 30 species were classified as ‘high risk’, of which 17 as ‘moderately high risk’, six as ‘high risk’ and seven as ‘very high risk’. There was a high coincidence rate for the species categorisation between the two assessors, but significant differences in certainty. The results suggest that FISK is a useful tool for assessing risks posed by non‐native, translocated and traded aquarium fish species in Greece.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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