Preventing and controlling nonnative species invasions to bend the curve of global freshwater biodiversity loss
Notice bibliographique
Résumé
The Emergency Recovery Plan for freshwater biodiversity recognizes that addressing nonnative species is one of six principal actions needed to bend the curve in freshwater biodiversity loss. This is because introduction rates of nonnative species continue to accelerate globally and where these species develop invasive populations, they can have severe impacts on freshwater biodiversity. The most effective management measure to protect freshwater biodiversity is to prevent introductions of nonnative species. Should a nonnative species be introduced, however, then its early detection and the implementation of rapid reaction measures can avoid it establishing and dispersing. If these measures are unsuccessful and the species becomes invasive, then control and containment measures can minimize its further spread and impact. Minimizing further spread and impact includes control methods to reduce invader abundance and containment methods such as screening of invaded sites and strict biosecurity to avoid the invader dispersing to neighbouring basins. These management actions have benefitted from developments in invasion risk assessment that can prioritize species according to their invasion risk and, for species already invasive, ensure that management actions are commensurate with assessed risk. The successful management of freshwater nonnative species still requires the overcoming of some implementation challenges, including nonnative species often being a symptom of degraded habitats rather than the main driver of ecological change, and eradication methods often being nonspecies specific. Given the multiple anthropogenic stressors in freshwaters, nonnative species management must work with other restoration strategies if it is to deliver the Emergency Recovery Plan for freshwater biodiversity.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».