Risk of invasiveness of non-native aquatic species in the eastern Mediterranean region under current and projected climate conditions
Notice bibliographique
Résumé
Human-induced biological introductions pose a major threat to global biodiversity, and this is especially frequent in the eastern Mediterranean region, which is a globally important biodiversity hotspot area of high conservation value. To predict at which level introduced species in this region might become invasive under current and projected climate conditions, 232 non-native aquatic organisms were screened using the Aquatic Species Invasiveness Screening Kit. Based on receiver operative characteristic curve analysis, thresholds were identified to distinguish between low, medium and high risk species. The top invasive (very high risk) species identified were: brown bullhead Ameiurus nebulosus, blue crab Callinectes sapidus, gibel carp Carassius gibelio, Philippine catfish Clarias batrachus, Chinese mitten crab Eriocheir sinensis, bluespotted cornetfish Fistularia commersonii, silver carp Hypophthalmichthys molitrix, silver-cheeked toadfish Lagocephalus sceleratus, half-smooth golden pufferfish Lagocephalus spadiceus, Suez pufferfish Lagocephalus suezensis, signal crayfish Pacifastacus leniusculus, fathead minnow Pimephales promelas, channeled applesnail Pomacea canaliculata, red swamp crayfish Procambarus clarkii, devil firefish Pterois miles and European catfish Silurus glanis. The risk of being invasive of more than half of the screened species increased after taking global warming predictions into account, and several species considered to be globally invasive (cf. high risk) were classified as posing only a medium risk for the eastern Mediterranean region. Region-specific risk screenings, as implemented in this study, are therefore essential for setting priorities in preventative management for the conservation of key biodiversity hotspots and the optimal allocation of resources in view of full risk assessment for the species identified as (very) high risk.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».