The rich get richer: Invasion risk across North America from the aquarium pathway under climate change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim To evaluate how the establishment risk of freshwater fish species from the aquarium trade will change under a climate change scenario forecast for the year 2050. Location North America. Methods In order to estimate changes in the magnitude of risk across geography and across different species in the aquarium pathway, we considered an integrated approach to modelling the probability of establishment, which simultaneously included proxies of propagule pressure, environmental variables, species traits and interactions between environment and traits. We then used the parameters of our model to predict how the risk of establishment will change under a scenario of climate change forecast for the year 2050. Results Our joint model performed better than submodels, suggesting that combining all components is worthwhile. The most predictive factors were precipitation, maximum temperature tolerance, maximum fish length and minimum temperature. Our joint model forecasted a 40% increase in the average risk of establishment by 2050 in the United States. In contrast to our expectations, the absolute establishment risk associated with this pathway remained very low for the entire suite of species in the aquarium trade in northern regions, such as Quebec, Canada. Instead, Florida, which has one of the highest current risks of establishment, was also forecasted to have the greatest absolute risk increase. Main conclusions Our methodology for risk assessment allows invasive species management strategies to consider entire suites of species at a time and to forecast establishment risk for each species and location. While the aquarium pathway is likely to become more important for the United States, the Quebec government should prioritize other pathways of introduction in its exotic invasive species strategy. Our approach can be extended to be applied to different sets of species pertaining to the same or different pathways.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,024 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| 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 tête enseignante, 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 ».