Reducing uncertainty in species management: forecasting secondary spread with expert opinion and mechanistic models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Predicting the spatial and temporal dynamics of invasive species is critical for successful management intervention, yet substantial uncertainty exists about how species will interact with human pathways when introduced to new ecosystems. We demonstrate a novel approach for quantifying uncertainty when predicting the uptake, movement, and establishment of invasive species by combining mechanistic modeling of the spread process with expert opinion of the demographic factors that govern species performance. We demonstrate the utility of this approach using a case study involving the transfer potential of nonindigenous species ( NIS ) in the Laurentian Great Lakes basin ( GLB ). A survey using structured expert judgment was completed by 24 North American taxonomic experts, covering 60 species of NIS established in the GLB . Experts estimated species‐specific demographic parameters describing population growth and establishment potential, which were incorporated into an existing mechanistic model of human‐mediated spread via ballast water with species‐specific spread rates (number of ports or lakes invaded/year) as outputs. Expert judgments within each group varied widely, indicating that generalizable rates of spread across taxa are unlikely and highlighting the value of cross‐taxon comparisons. Most species were predicted to establish throughout the GLB within 10 yr, assuming status quo management conditions. Sensitivity analysis for expert performance‐based weighting demonstrated that most model outputs were insensitive to weighting (<1% difference over baseline) and shows the robustness of the joint model. Overall, the joint expert opinion and predictive modeling method demonstrates a novel means of handling sparse data when forecasting invasion dynamics. Divergent estimates resulted in a range of likely spread rates, but improved upon traditional best‐guess approaches. Incorporating joint methods into ecological decision‐making frameworks has clear implications for invasive species management but may also inform other ecological scenarios where data are scarce and conservation action is urgent.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».