How does the Emerald Ash Borer (<i>Agrilus planipennis</i>) affect ecosystem services and biodiversity components in invaded areas?
Notice bibliographique
Résumé
Environmental risk assessment (ERA) is an important component of risk analysis for plant pests and invasive alien species (IAS), and a standardized and consistent methodology has recently been developed for evaluating their impact on ecosystem services and biodiversity. This paper presents the application of this innovative methodology for ERA to Agrilus planipennis, the emerald ash borer, which causes significant mortality to Fraxinus (ash) species in forests and urban areas of North America (here: USA and Canada, excluding Mexico) and Russia. The methodology follows a retrospective analysis and summarizes information and observations in invaded areas in North America and Russia. Uncertainty distributions were elicited to define quantitatively a general pattern of the environmental impact in terms of reduction in ecosystem provisioning, supporting and regulating services, and biodiversity components. The environmental impacts of A. planipennis are time‐ and context‐dependent, therefore two time horizons of 5 and 20 years after introduction and two ecosystems (urban and forest) were considered. This case study shows that the quantitative assessment of environmental impacts for IAS is both possible and helpful for decision‐makers and risk managers who have to balance control costs against potential impacts of IAS.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».