Vector control reduces the rate of species invasion in the world's largest freshwater ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Great Lakes‐St Lawrence River basin is the world's most invaded freshwater system. Ballast water release from transoceanic shipping is deemed responsible for 65% of invasions in the basin since the modern St. Lawrence Seaway opened in 1959. Regulations requiring mid‐ocean exchange of ballast water applied in 1993 failed to stem ship‐mediated invasions because the procedure was not mandated for all ships. In 2006 and 2008, Canada and the United States, respectively, mandated that all transoceanic ships should conduct open ocean flushing to ensure that partially filled ballast tanks intended for discharge into the Great Lakes contained water of salinity ≥30 ppt before entering the Seaway. These regulations have been strictly enforced through record inspections and tests of ballast tank salinities of inbound ships. Before‐and‐after comparisons of total organismal abundance and species richness in ballast tanks revealed a substantial reduction in invasion risk from ships that conducted saltwater flushing. Since 2006, the rate of discovery of newly established non‐native species in the Great Lakes declined by 85% to its lowest level in two centuries. While multiple factors could plausibly contribute to this decline, empirical evidence supports the 2006/2008 ballast water regulation as the primary cause, highlighting the benefit of internationally coordinated vector control.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 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 ».