MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4221063050 · doi:10.1111/ddi.13501

Economic costs of invasive bivalves in freshwater ecosystems

2022· article· en· W4221063050 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDiversity and Distributions · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésFreshwater ecosystemDamagesEconomic costEconomic impact analysisNatural resource economicsGeographyEcosystemEcologyBusinessEnvironmental resource managementEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim To assess spatio‐temporal and taxonomic patterns of available information on the costs of invasive freshwater bivalves, as well as to identify knowledge gaps. Location Global. Time period 1980–2020. Taxon studied Bivalvia. Methods We synthesize published global economic costs of impacts from freshwater bivalves using the InvaCost database and associated R package, explicitly considering the reliability of estimation methodologies, cost types, economic sectors and impacted regions. Results Cumulative total global costs of invasive macrofouling bivalves were $ 63.7 billion (2017 US$) across all regions and socio‐economic sectors between 1980 and 2020. Costs were heavily biased taxonomically and spatially, dominated by two families, Dreissenidae and Cyrenidae (Corbiculidae), and largely reported in North America. The greatest share of reported costs ($ 31.5 billion) did not make the distinction between damage and management. However, of those that did, damages and resource losses were one order of magnitude higher ($ 30.5 billion) than control or preventative measures ($ 1.7 billion). Moreover, although many impacted socio‐economic sectors lacked specification, the largest shares of costs were incurred by authorities and stakeholders ($ 27.7 billion, e.g., public and private sector interventions) and through impacts on public and social welfare ($ 10.1 billion, e.g., via power/drinking water plant and irrigation system damage) in North America. Average cost estimates over the entire period amounted to approximately $ 1.6 billion per year, most of which was incurred in North America. Main conclusions Our results highlight the burgeoning economic threat caused by invasive freshwater bivalves, offering a strong economic incentive to invest in preventative management such as biosecurity and rapid response eradications. Even if the damages and resource losses are severely understated because economic impacts are lacking for most invaded countries and invasive bivalve species, these impacts are substantial and likely growing.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,190 · 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