Invasiveness screening of non‐native fishes for the middle reach of the Yarlung Zangbo River, Tibetan Plateau, China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The aim of this study was to identify potentially invasive non‐native freshwater fishes in the middle reach of the Yarlung Zangbo River, Tibetan Plateau (China), using the Aquatic Species Invasiveness Screening Kit (AS‐ISK), as decision‐support tool. Based on independent evaluations of 24 non‐native freshwater fishes, receiver operating curve analysis identified a threshold score of ≥29 for distinguishing species likely to pose a high risk of becoming invasive from species likely to pose low‐to‐medium risk (<29) in the risk assessment area. Nine species were categorized as “high risk”: goldfish Carassius auratus, topmouth gudgeon Pseudorasbora parva, brook trout Salvelinus fontinalis, Oriental weatherfish (a.k.a. dojo gudgeon) Misgurnus anguillicaudatus, Siberian taimen Hucho taimen, common carp Cyprinus carpio, peled Coregonus peled, western mosquitofish Gambusia affinis, and Chinese rice fish Oryzias sinensis. The three lowest scoring species were Arctic cisco Coregonus autumnalis, Wuchang bream Megalobrama amblycephala, and Chinese ice fish Neosalanx taihuensis, which are unlikely to be invasive because they are unable to complete their life cycle in the risk assessment area. Climate change assessments scores increased or remained the same for warm‐water species and decreased for coldwater species. This study was the first application of AS‐ISK in western China, and the results suggest that AS‐ISK is a useful and valid tool for identifying potentially invasive risk aquatic species in China.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».