Horizon scanning for potentially invasive non-native marine species to inform trans-boundary conservation management – Example of the northern Gulf of Mexico
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Prevention of non-native species introductions and establishment is essential to avoid adverse impacts of invasive species in marine environments. To identify potential new invasive species and inform non-native species management options for the northern Gulf of Mexico (Alabama, Mississippi, Louisiana, Texas), 138 marine species were risk screened for current and future climate conditions using the Aquatic Species Invasiveness Screening Kit. Species were risk-ranked as low, medium, high, and very high risk based on separate (calibrated) thresholds for fishes, tunicates, and invertebrates. In the basic screening, 15 fishes, two tunicates, and 26 invertebrates were classified as high or very high risk under current climate conditions. Whereas, under future climate conditions, 16 fishes, three tunicates, and 33 invertebrates were classified as high or very high risk. Very high risk species included: California scorpionfish Scorpaena guttata , red scorpionfish Scorpaena scrofa , purple whelk Rapana venosa , and Santo Domingo false mussel Mytilopsis sallei under both current and future climates, with weedy scorpionfish Rhinopias frondosa , Papuan scorpionfish Scorpaenopsis papuensis , daggertooth pike conger Muraenesox cinereus , yellowfin scorpionfish Scorpaenopsis neglecta , tassled scorpionfish Scorpaenopsis oxycephalus , brush-clawed shore crab Hemigrapsus takanoi , honeycomb oyster Hyotissa hyotis , carinate rock shell Indothais lacera , and Asian green mussel Perna viridis under climate change conditions only. This study provides evidence to inform trans-boundary management plans across the five Gulf of Mexico states to prevent, detect, and respond rapidly to new species arrivals.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle