Knowledge needs in economic costs of invasive species facilitated by canalization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As strategic transport infrastructures, canals provide wide-ranging economic benefits as well as save energy and reduce CO2 emissions. At the same time, by connecting previously biogeographically-isolated systems, they serve as corridors for the introduction and spread of aquatic alien species, potentially leading to unforeseen ecological and economic impacts. To date, there has been no attempt to quantify the reported economic costs of these species. Here, we used the InvaCost database on the monetary impact of invasive alien species to identify the costs of species whose introduction and spread have been linked to the operation of three major canal systems: the European Inland Canals, Suez Canal and Panama Canal. While we identified a staggering number of alien species that have been spread via these systems, monetary costs have been reported only for a few of these known invasive aliens. A total of $33.6 million in costs have been reported from invasive species linked to European Inland Canals (the fishhook waterflea Cercopagis pengoi and the zebra mussel Dreissena polymorpha) and $8.6 million linked to the Suez Canal (the silver-cheeked toadfish Lagocephalus sceleratus, the lionfish Pterois miles, and the nomad jellyfish Rhopilema nomadica), but no recorded costs were yet recorded for species which invasion was facilitated by the Panama Canal. We thus identified a pervasive lack of information on the monetary costs of invasions facilitated by anthropogenically-created corridors, such as canals. In highlighting the uneven and lacking distribution of costs, we suggest those benefiting from the creation of canals are not necessarily the same as those paying the incurred costs, and urge greater recognition and reporting of impacts.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».