Four priority areas to advance invasion science in the face of rapid environmental change
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Unprecedented rates of introduction and spread of non-native species pose burgeoning challenges to biodiversity, natural resource management, regional economies, and human health. Current biosecurity efforts are failing to keep pace with globalization, revealing critical gaps in our understanding and response to invasions. Here, we identify four priority areas to advance invasion science in the face of rapid global environmental change. First, invasion science should strive to develop a more comprehensive framework for predicting how the behavior, abundance, and interspecific interactions of non-native species vary in relation to conditions in receiving environments and how these factors govern the ecological impacts of invasion. A second priority is to understand the potential synergistic effects of multiple co-occurring stressors— particularly involving climate change—on the establishment and impact of non-native species. Climate adaptation and mitigation strategies will need to consider the possible consequences of promoting non-native species, and appropriate management responses to non-native species will need to be developed. The third priority is to address the taxonomic impediment. The ability to detect and evaluate invasion risks is compromised by a growing deficit in taxonomic expertise, which cannot be adequately compensated by new molecular technologies alone. Management of biosecurity risks will become increasingly challenging unless academia, industry, and governments train and employ new personnel in taxonomy and systematics. Fourth, we recommend that internationally cooperative biosecurity strategies consider the bridgehead effects of global dispersal networks, in which organisms tend to invade new regions from locations where they have already established. Cooperation among countries to eradicate or control species established in bridgehead regions should yield greater benefit than independent attempts by individual countries to exclude these species from arriving and establishing.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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