Changing community dynamics and climate alter invasion risk of freshwater fishes historically found in invasion pathways of the Laurentian Great Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Here, we use an integrative, comprehensive risk assessment framework as a screening tool to evaluate how the invasion risk of previously failed introduced freshwater fish species, commonly found in the live‐trade pathway, will change under future climate‐change scenarios. Location Laurentian Great Lakes, North America. Methods The 34 species screened for invasion risk previously failed to establish populations, likely due to poor environmental suitability, low propagule pressure, and/or biotic resistance from the recipient community, and are most commonly found in the increasingly important live‐trade pathway. Using established trait‐based models, we quantified the probability of establishment success and probability of having high ecological impact in the decade of first introduction and present‐day communities (2020) based on known species extirpations, introductions and establishments between 1870 and 2020. We completed a climate match analysis under future climate‐change scenarios based on 16 bioclimatic variables. This approach identified a list of species that should be prioritized in surveillance management. Results We identified seven species that have an increased climate match with the region and an increased probability of establishment success. Five of these species have an increased probability of high ecological impacts. Twenty‐four species have a current probability of establishment success greater than 50% and 33 species have a current probability of high ecological impacts greater than 50%. Climate match was dynamic under future climate‐change scenarios with 14 species experiencing a better match between their native geographical range and the Laurentian Great Lakes region. Main conclusions Our models identify and predict the invasion risk of non‐native freshwater fish species present in pathways relevant to the Great Lakes region and provide a comprehensive framework for future management that prioritize efforts to species of highest risk. This framework could be applied to different taxa, pathways, and/or ecosystems to estimate current and predicted invasion risk under multiple scenarios.
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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 | 0,000 | 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».