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Enregistrement W4253052525 · doi:10.1080/14634980008656995

Exotic species in large lakes of the world

2000· article· en· W4253052525 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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

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.

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)0,001
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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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