The state of Canada’s biosecurity efforts to protect biodiversity from species invasions
Notice bibliographique
Résumé
Invasive alien species (IAS) pose threats to native biodiversity globally and are linked to numerous negative biodiversity impacts throughout Canada. Considering the Canadian federal government’s commitments to environmental stewardship (e.g., the Convention on Biological Diversity), the successful management of IAS requires an understanding of how federal infrastructure, strategies, and decisions have contributed to previous outcomes. Here, we present an analysis of current efforts by the federal government to prevent IAS establishment in Canadian ecosystems and the unique challenges associated with Canadian IAS management. We then examine historical and current case studies of IAS in Canada with variable outcomes. By drawing comparisons with IAS management in the United States, Australia, and New Zealand, we discuss how the Canadian government may refine its policies and practices to enable more effective responses to IAS threats. We conclude by considering how future interacting stressors (e.g., climate change) will shape how we address IAS threats, and list six lessons for successful management. Most importantly, Canada must regard biodiversity impacts from IAS with as much urgency as direct economic impacts that have historically garnered more attention. Although we focus on Canada, our findings may also be useful in other jurisdictions facing similar challenges with IAS management.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».