Increasing broad-spectrum aquatic invasive species early detection program efficiency through biased site selection and gear allocation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Invasive species cause severe environmental and economic damage throughout the globe. Aside from preventing their introduction, early detection of newly introduced species is the most successful method to prevent their establishment, spread, and eventual negative impacts. Broad-spectrum monitoring for the early detection of novel non-native species is oftentimes heavily burdened by the inherent difficulty in maximizing the detection probabilities of numerous high priority species simultaneously with only finite resources. We attempted to increase the efficiency of broad-spectrum monitoring in four locations across Lake Erie (USA)—the Detroit River, Maumee Bay, Sandusky Bay, and Cleveland—by targeting our site and gear selections to maximize overall species richness and detection rates of rare and non-native species, with the results compared to a random sampling design. Overall species richness was significantly higher in all four locations, while non-native species detection rates were significantly higher in every location except for Cleveland. Detection rates of rare species was significantly higher in Maumee Bay only. Our results indicate this selective sampling design is more likely to detect a newly introduced non-native species than a random sampling design and are in support of the established literature for broad-spectrum monitoring for novel aquatic invasive species.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».