An Applied Empirical Framework for Invasion Science: Confronting Biological Invasion Through Collaborative Research Aimed at Tool Production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Global ecosystem functions, services, and commodities are increasingly threatened by biological invasions. As a result, there is an urgent need to manage invasive species through global collaborative research. We propose an ‘applied empirical framework’ (AEF) to aggressively confront the current global biological invasion crisis. The AEF builds on existing models for invasion science that advocate 1) standardized research designs to reveal key aspects of biological invasion, and 2) collaborative research to facilitate the sharing of resources and information. The AEF further emphasizes the need for 3) the production of research ‘tools’ (e.g., data, methodologies, technical instruments) designed for direct uptake by agencies that manage biological invasion, and 4) a taxonomically targeted approach in which task forces conduct rapid, in-depth research on top-priority invasive species across their entire geographic range. We review collaborative science and the distinctive roles played by different collaborator types. We then provide an example of the AEF in action through the BioSAFE initiative (Biosurveillance of Alien Forest Enemies), a highly collaborative project aimed at developing genomic research tools to facilitate biosurveillance and intervention for forest invasive species. We illustrate the BioSAFE approach through our research on two polyphagous insect species: the wood-borer Anoplophora glabripennis, Motschusky (Coleoptera: Cerambycidae; Asian longhorned beetle) and the defoliator Lymantria dispar, Linnaeus spp. (Lepidoptera: Lymantriidae; gypsy moth). These examples illustrate how the AEF can focus and accelerate our response to the global biological invasion crisis by applying the resource capabilities of collaborative research groups to generate management tools for top-priority invasive species.
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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 | 0,156 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,062 |
| Communication savante | 0,013 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».