MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3167679532 · doi:10.1101/2021.06.15.448501

Conservation of endangered galaxiid fishes in the Falkland Islands requires urgent action on invasive brown trout

2021· preprint· en· W3167679532 sur OpenAlexaff
Jessica F. Minett, Douglas M. Fowler, Joshua Jones, Paul Brickle, Glenn T. Crossin, Sofía Consuegra, Carlos García de Leániz

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesSwansea University
Mots-clésBrown troutSalmoBiological dispersalEndangered speciesFisheryHabitatIntroduced speciesThreatened speciesEcologyGeographyInvasive speciesBiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Non-native salmonids are protected in the Southern hemisphere where they sustain aquaculture and valuable sport fisheries, but also impact on native galaxiid fishes, which poses a conservation conundrum. Legal protection and human-assisted secondary releases may have helped salmonids to spread, but this has seldom been tested. We reconstructed the introduction of brown trout ( Salmo trutta ) to the Falkland Islands using historical records and modelled its dispersal. Our results indicate that establishment success was ∼88%, and that dispersal was facilitated by proximity to introduction sites and density of stream-road crossings, suggesting it was human assisted. Brown trout has already invaded 54% of Falkland rivers, which are 2.9-4.5 times less likely to contain native galaxiids than uninvaded streams. Without strong containment we predict brown trout will invade nearly all suitable freshwater habitats in the Falklands within the next ∼70 years, which might put native freshwater fishes at a high risk of extinction.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetFish Ecology and Management Studies→Travaux en français237 207→