Risk screening of the potential invasiveness of non-native freshwater fishes in the River Ob basin (West Siberian Plain, Russia)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To inform regional managers of potentially invasive non-native (NN) freshwater fishes in the principal hydrosystem that drains the West Siberian Plain, the River Ob basin, 31 extant and potential future NN fish species were screened using the Aquatic Species Invasiveness Screening Kit (AS-ISK) with respect to current and projected future climate conditions. Calibration of the AS-ISK scores, using receiver operating characteristic curve analysis, identified ‘basic risk assessment’ and ‘climate change assessment’ threshold scores of 27.5 and 34.75, respectively, with which to distinguish species that pose a high risk of being invasive in the Ob basin and those that pose a low-to-medium risk. Of the species screened, 12 ranked as high risk (black bullhead Ameiurus melas , brown bullhead Ameiurus nebulosus , grass carp Ctenopharyngodon idella , common carp Cyprinus carpio , eastern mosquitofish Gambusia holbrooki , silver carp Hypophthalmichthys molitrix , oriental weatherfish Misgurnus anguillicaudatus , rainbow trout Oncorhynchus mykiss , Chinese (Amur) sleeper Perccottus glenii , topmouth gudgeon Pseudorasbora parva , brown trout Salmo trutta , pikeperch Sander lucioperca and rudd Scardinius erythrophthalmus ). The remaining species ranked as medium or low risk. Although the risk scores increased in 68% of species under climate change conditions, this affected the risk rankings of only two species: Salmo trutta decreased in rank from high to medium and Sander lucioperca increased in rank from medium to high. The outcomes of the present study, which identified 12 species for which full risk assessments are recommended, serves to inform the development of NN species policy and management in Russia.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle