When misconceptions impede best practices: evidence supports biological control of invasive Phragmites
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Development of a biological control program for invasive Phagmites australis australis in North America required 20 years of careful research, and consideration of management alternatives. A recent paper by Kiviat et al. (Biol Invasions 21:2529–2541, 2019. 10.1007/s10530-019-02014-9 ) articulates opposition to this biocontrol program and questions the ethics and thoroughness of the researchers. Here we address inaccuracies and misleading statements presented in Kiviat et al. (2019), followed by a brief overview of why biological control targeting Phragmites in North America can be implemented safely with little risk to native species. Similar to our colleagues, we are very concerned about the risks invasive Phragmites represent to North American habitats. But to protect those habitats and the species, including P. australis americanus , we come to a different decision regarding biological control. Current management techniques have not been able to reverse the invasiveness of P. australis australis , threats to native rare and endangered species continue, and large-scale herbicide campaigns are not only costly, but also represent threats to non-target species. We see implementation of biocontrol as the best hope for managing one of the most problematic invasive plants in North America. After extensive review, our petition to release two host specific stem miners was approved by The Technical Advisory Group for the Release of Biological Control Agents in the US and Canadian federal authorities.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».