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Enregistrement W4253052525 · doi:10.1080/14634980008656995

Exotic species in large lakes of the world

2000· article· en· W4253052525 sur OpenAlexaboutno aff
Spencer R. Hall, Edward L. Mills

Notice bibliographique

RevueAquatic Ecosystem Health & Management · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Biodiversity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyIntroduced speciesTrophic levelLake ecosystemPredationHabitatGeographyFisheryFood webEcosystemInvasive speciesPerchInvertebrateBiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many of the large lakes of the world have been exposed to the introduction of exotic species. We have reviewed here the introduction of aquatic species in 18 large lakes on five continents (Laurentian Great Lakes, African Great Lakes, several Canadian lakes, Lake Titicaca, Lake Baikal, Lake Ladoga, Gatun Lake, and Lake Biwa). We found that human activities, social preferences, and policy decisions are often associated with the spread of species in these large lakes. However, the spread and resulting ecological effects of introduced species varied among the case studies reviewed (ranging from the failure of brown trout introduction in Lake Titicaca to successful introduction of Nile Perch in Lake Victoria). Those species that did establish successful populations often had major impacts upon the ecosystems of these lakes via a variety of processes, including predation, disturbance, habitat modification and competition. Although introduction of predators often negatively impacted native species (e.g. Nile perch in Lake Victoria, peacock bass in Lake Gatun), species introduced to lower trophic levels (e.g. sardine in Lakes Kariba and Kivu, rainbow smelt in Canadian Lakes) affected fisheries and altered food web structure as well. Exotic species in large lakes of the world were not limited to fish species: plants (e.g. in Lakes Baikal and Biwa), invertebrates (e.g. in Lake Ladoga), and parasites and pathogens (e.g. in Lake Titicaca) have been introduced, but it was often difficult to discern the food web and ecosystem effects of these organisms. Exotic species also impacted socio-economic systems, having both positive (e.g. Lakes Victoria, Titicaca, Kivu, and Kariba, and the Laurentian Great Lakes) and negative (e.g. Lakes Victoria and Titicaca, and the Laurentian Great Lakes) repercussions for humans who depended upon these lakes for food and income. Unfortunately, our understanding of the impacts and extent of introductions on large lake ecosystems often remains speculative at best. The introduction and spread of exotic species will continue to threaten large lakes of the world into the twenty-first century. Exotic species introductions are a global problem that deserves global attention and understanding.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,201 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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