A temporal assessment of risk of non-indigenous species introduction by ballast water to Canadian coastal waters based on environmental similarity
Notice bibliographique
Résumé
The environmental similarity scores between source and recipient locations are essential in ballast water risk assessment (BWRA) models used to estimate the potential for non-indigenous species (NIS) introduction, survival, and establishment, and to guide management strategies aiming to minimize biodiversity loss and economic impacts. Previous BWRA models incorporate annual-scale environmental data, which may overlook seasonal variability. In this study, temporal variation in sea surface temperature and salinity data were examined at global ports, and the influence of this variation on environmental distance calculations (and corresponding risk of NIS) was examined for ballast water discharges in Canada by comparing outputs from monthly and annual scale assessments in a BWRA model. Except for some outliers in the Pacific region, the environmental distances based on monthly scale data generally become smaller in all regions, demonstrating that the model using annual decadal average environmental data to inform environmental matching can underestimate risk of NIS survival and establishment in comparison to monthly data. The results of this study suggest future evaluations incorporating the date of ballast water uptake and discharge can provide a more sensitive assessment of risk reflecting seasonal variability compared to an annual average risk model.
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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 | 0,000 | 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) | 0,008 | 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 ».