The lionfish <i>Pterois</i> sp. invasion: Has the worst‐case scenario come to pass?
Notice bibliographique
Résumé
This review revisits the traits thought to have contributed to the success of Indo-Pacific lionfish Pterois sp. as an invader in the western Atlantic Ocean and the worst-case scenario about their potential ecological effects in light of the more than 150 studies conducted in the past 5 years. Fast somatic growth, resistance to parasites, effective anti-predator defences and an ability to circumvent predator recognition mechanisms by prey have probably contributed to rapid population increases of lionfish in the invaded range. However, evidence that lionfish are strong competitors is still ambiguous, in part because demonstrating competition is challenging. Geographic spread has likely been facilitated by the remarkable capacity of lionfish for prolonged fasting in combination with other broad physiological tolerances. Lionfish have had a large detrimental effect on native reef-fish populations in the northern part of the invaded range, but similar effects have yet to be seen in the southern Caribbean. Most other envisaged direct and indirect consequences of lionfish predation and competition, even those that might have been expected to occur rapidly, such as shifts in benthic composition, have yet to be realized. Lionfish populations in some of the first areas invaded have started to decline, perhaps as a result of resource depletion or ongoing fishing and culling, so there is hope that these areas have already experienced the worst of the invasion. In closing, we place lionfish in a broader context and argue that it can serve as a new model to test some fundamental questions in invasion ecology.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».