A framework for aquatic invasive species surveillance site selection and prioritization in the US waters of the Laurentian Great Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Risk-based prioritization for early detection monitoring is of utmost importance to prevent and mitigate invasive species impacts. The Great Lakes Water Quality Agreement, a binational commitment between the United States and Canada to restore and protect the waters of the Laurentian Great Lakes, identifies aquatic invasive species (AIS) as one of ten priority issues (annexes) that must be addressed to ensure the chemical, physical, and biological integrity of the Great Lakes. The Agreement calls out the need for a comprehensive strategy for detecting and tracking new and potentially invasive species. Yet, with a surface water area of 95, 000 square miles (246, 049 square km) and shoreline length of 10, 210 miles (16, 431 km), the Great Lakes represent a daunting challenge for prioritizing where AIS surveillance activities should occur. Our goal was to develop a spatially-explicit and quantitative approach for identifying the highest risk sites for AIS introduction into the US waters of the Great Lakes based on the cumulative risk of new introductions (including range expansions) from a range of pathways and associated taxa. We estimate "invasion risk" scores for nearly 6,000 sites (9 km x 9 km) across the Great Lakes basin using proxy measures for propagule pressure weighted by the proportion of taxa associated with each proxy variable. Proxy variables include human population, number of ship visits, marina size, number of ponds, and number of natural or artificial aquatic connections. In total, we identify more than 1,800 sites with invasion risk scores >0. A small subset of these 1,800+ sites accounts for a majority of predicted propagule pressure and are therefore logical targets for future surveillance and AIS prevention efforts. Many of the highest risk sites are located in western Lake Erie, southern Lake Michigan, and the St. Clair-Detroit River System.
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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) | 0,000 | 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 ».