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Enregistrement W4388469515 · doi:10.3133/ofr20221070

Development and application of a risk assessment tool for aquatic invasive species in the international Rainy-Lake of the Woods Basin, United States and Canada

2023· article· en· W4388469515 sur OpenAlexaboutno aff
Amanda H. Bell, Leon R. Katona, Nicole M. Vellequette

Notice bibliographique

RevueAntarctica A Keystone in a Changing World · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Geological Survey
Mots-clésGeographyWildlifeInvasive speciesStructural basinBiodiversityRecreationIndigenousIntroduced speciesFishingEcologyWilderness areaGeological surveyFisheryEnvironmental protectionWildernessBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

First posted November 7, 2023 For additional information, contact: Director, Upper Midwest Water Science CenterU.S. Geological Survey1 Gifford Pinchot DriveMadison, WI 53726Contact Pubs Warehouse The Rainy-Lake of the Woods Basin covers 70,000 square kilometers in mid-central North America and is contained within the Provinces of Ontario and Manitoba in Canada and the State of Minnesota in the United States. This basin contains natural wilderness areas, national parks, and thousands of lakes that bring outdoor enthusiasts from around the world for hunting, fishing, backpacking, boating, and other forms of recreation. However, trade, commerce, visitors, and wildlife can inadvertently transport hitchhiking exotic invasive species that affect the functioning of natural systems by displacing native organisms, introducing diseases, and modifying predator/prey relations. In cooperation with the International Joint Commission, the U.S. Geological Survey evaluated the aquatic invasive species that pose a possible threat to North America. The outcome of this project is a set of lists of invasive species that have traits amenable or proximity to the Rainy-Lake of the Woods Basin. These lists can be referenced to further evaluate known and potential nonindigenous invasive species. The lists were derived by evaluating more than 1,500 species from several online sources including Non-Indigenous Aquatic Species, Great Lakes Aquatic Nonindigenous Species Information System, Biodiversity Information Serving Our Nation, and other State, Provincial, and Federal lists in the United States and Canada. The purpose of these lists is to be a coarse filter to determine which species pose the greatest risk to the Rainy-Lake of the Woods Basin. Using this filter, seven categories of risk assessment priorities were developed: Very High-Approaching, Very High-Present, High-Approaching, High-Present, Moderate, Low, and Native. These categories can be used by the International Rainy-Lake of the Woods Multi-Agency Arrangement Aquatic Invasive Species Subcommittee to prioritize which species will be evaluated further focusing on five risk factors: arrival risk, vulnerability assessment, ecological impact, socioeconomic impact, and beneficial impact. Based on proximity, ease of transport or introduction, and known impact to Rainy-Lake of the Woods or other impacted ecosystems, this project identified the following 10 species that could be prioritized first for risk evaluations: Bythotrephes longimanus (spiny waterflea), Faxonius rusticus (rusty crayfish), Neogobius melanostomus (round goby), Dreissena polymorpha (zebra mussel), Bithynia tentaculata (mud Bithynia or faucet snail), Potamopyrgus antipodarum (New Zealand mud snail), Butomus umbellatus (flowering rush), Nitellopsis obtusa (starry stonewort), Myriophyllum spicatum (Eurasian watermilfoil), and Phragmites australis australis (common reed).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil0,931

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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