Unveiling the hidden economic toll of biological invasions in the European Union
Notice bibliographique
Résumé
Background: Biological invasions threaten the functioning of ecosystems, biodiversity, and human well-being by degrading ecosystem services and eliciting massive economic costs. The European Union has historically been a hub for cultural development and global trade, and thus, has extensive opportunities for the introduction and spread of alien species. While reported costs of biological invasions to some member states have been recently assessed, ongoing knowledge gaps in taxonomic and spatio-temporal data suggest that these costs were considerably underestimated. Results: (v4.1)-the most comprehensive database on the costs of biological invasions-to assess the magnitude of this underestimation within the European Union via projections of current and future invasion costs. We used macroeconomic scaling and temporal modelling approaches to project available cost information over gaps in taxa, space, and time, thereby producing a more complete estimate for the European Union economy. We identified that only 259 out of 13,331 (~ 1%) known invasive alien species have reported costs in the European Union. Using a conservative subset of highly reliable, observed, country-level cost entries from 49 species (totalling US$4.7 billion; 2017 value), combined with the establishment data of alien species within European Union member states, we projected unreported cost data for all member states. Conclusions: Our corrected estimate of observed costs was potentially 501% higher (US$28.0 billion) than currently recorded. Using future projections of current estimates, we also identified a substantial increase in costs and costly species (US$148.2 billion) by 2040. We urge that cost reporting be improved to clarify the economic impacts of greatest concern, concomitant with coordinated international action to prevent and mitigate the impacts of invasive alien species in the European Union and globally. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1186/s12302-023-00750-3.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».