Global economic costs of herpetofauna invasions
Notice bibliographique
Résumé
Biological invasions by amphibian and reptile species (i.e. herpetofauna) are numerous and widespread, having caused severe impacts on ecosystems, the economy and human health. However, there remains no synthesised assessment of the economic costs of these invasions. Therefore, using the most comprehensive database on the economic costs of invasive alien species worldwide (InvaCost), we analyse the costs caused by invasive alien herpetofauna according to taxonomic, geographic, sectoral and temporal dimensions, as well as the types of these costs. The cost of invasive herpetofauna totaled at 17.0 billion US$ between 1986 and 2020, divided split into 6.3 billion US$ for amphibians, 10.4 billion US$ for reptiles and 334 million US$ for mixed classes. However, these costs were associated predominantly with only two species (brown tree snake Boiga irregularis and American bullfrog Lithobates catesbeianus), with 10.3 and 6.0 billion US$ in costs, respectively. Costs for the remaining 19 reported species were relatively minor (< 0.6 billion US$), and they were entirely unavailable for over 94% of known invasive herpetofauna worldwide. Also, costs were positively correlated with research effort, suggesting research biases towards well-known taxa. So far, costs have been dominated by predictions and extrapolations (79%), and thus empirical observations for impact were relatively scarce. The activity sector most affected by amphibians was authorities-stakeholders through management (> 99%), while for reptiles, impacts were reported mostly through damages to mixed sectors (65%). Geographically, Oceania and Pacific Islands recorded 63% of total costs, followed by Europe (35%) and North America (2%). Cost reports have generally increased over time but peaked between 2011 and 2015 for amphibians and 2006 to 2010 for reptiles. A greater effort in studying the costs of invasive herpetofauna is necessary for a more complete understanding of invasion impacts of these species. We emphasise the need for greater control and prevention policies concerning the spread of current and future invasive herpetofauna.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».