Invasive species and their impacts on agri-ecosystems: issues and solutions for restoring ecosystem processes
Notice bibliographique
Résumé
Humans are the most invasive of vertebrates and they have taken many plants and animals with them to colonise new environments. This has been particularly so in Australasia, where Laurasian and domesticated taxa have collided with ancient Gondwanan ecosystems isolated since the Eocene Epoch. Many plants and animals that humans introduced benefited from their pre-adaptation to their new environments and some became invasive, damaging the biodiversity and agricultural value of the invaded ecosystems. The invasion of non-native organisms is accelerating with human population growth and globalisation. Expansion of trade has seen increases in purposeful and accidental introductions, and their negative impacts are regarded as second only to activities associated with human population growth. Here, the theoretical processes, economic and environmental costs of invasive alien species (i.e. weeds and vertebrate pests) are outlined. However, defining the problem is only one side of the coin. We review some theoretical underpinnings of invasive species science and management, and discuss hypotheses to explain successful biological invasions. We consider desired restoration states and outline a practical working framework for managing invasive plants and animals to restore, regenerate and revegetate invaded Australasian ecosystems.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».