Non-native freshwater fishes in Guatemala, northern Central America: introduction sources, distribution, history, and conservation consequences
Notice bibliographique
Résumé
Non-native freshwater fishes have been introduced to Guatemalan freshwater ecosystems since the beginning of the last century without prior risk assessment or subsequent evaluation of their impacts. We synthesized historical records, and distributional data from a literature review, online databases and museum records of non-native freshwater fishes in Guatemala. We found records for 22 non-native freshwater fishes with the oldest records dating back to 1926. Non-native freshwater fishes were recorded in 64% of the river sub-basins in Guatemala and we identified that at least 12 species have established populations. The Jaguar guapote (Parachromis managuensis) and Tilapias (Oreochromis spp.) are the most widespread non-native fishes. The species of non-native freshwater fishes introduced indicates that they are human selected (e.g., for farming purposes). Our work shows that aquaculture has been the major driver of introductions in the country, but aquarium release has become an important source in the last 20 years. Given the potential impact of non-native freshwater fishes on native fauna and ecosystems, we highlight an urgent need to assess their ecological effects, as well as to establish a fish fauna monitoring program in Guatemala to detect new introductions. Government and non-governmental agencies should promote the use of native species to supply fish demands in alignment with environmental policies and the objectives of the fishing agency in Guatemala.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».