Microbial invasions and inoculants: a call to action
Notice bibliographique
Résumé
The use of non-genetically modified microbial inoculants for beneficial purposes in agriculture, bioremediation, medicine, and infrastructure is increasing. The intentional introduction of plants and animals for similar purposes has a long history, but despite successes, has resulted in thousands of plant and animal species becoming invasive, with catastrophic consequences for the environment, public health, and society. Hundreds of microbial invasions are known, and although microbial inoculants can provide benefits, they have similar potential to negatively impact ecosystems. Little action has been taken to guard against the threat of microbial invasions from non-genetically modified microbial inoculants. Now is the time to develop an effective research and management infrastructure for these microbial inoculants to avoid catastrophic outcomes similar to those caused by intentionally-introduced plants and animals. Here, we propose a unified research and management approach to spur action by regulators and practitioners. Three aims need to be addressed: developing (1) a coherent mechanistic understanding of how microbial inoculants effect invasions, (2) predictive models forecasting which microbes pose risks of invasion, and (3) effective management strategies. To guide mechanistic understanding, we develop seventeen key hypotheses. For predictive modeling, quantitative trait analysis and risk maps will be critical. Management strategies will depend on both understanding and predictions, but prevention rather than eradication or control of invasive microbes is likely to be most effective, and a precautionary regulatory approach should immediately be applied to inoculants. Multiple data types will be instrumental for understanding and predicting which microbial inoculants have invasive potential: experimental data from microcosm and mesocosm experiments, and large-scale observational data from microbial surveillance. Both phenomenological and mechanistic modeling approaches will be key in achieving these fundamental and applied research aims. Moreover, each stage of the invasion process --- transport, establishment, spread, and impacts --- often need to be investigated separately. The unified approach developed here provides a roadmap for developing a research and management infrastructure to guard against the threat of microbial invasions from non-genetically modified microbial inoculants.
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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) | 0,000 | 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 ».