Global invasive alien plant management lists: Assessing current practices and adapting to new demands
Notice bibliographique
Résumé
Invasive alien species (IAS) significantly threaten global biodiversity and ecosystem stability. Despite increasing management efforts, a critical knowledge gap existed in understanding commonalities and disparities among national strategies. We analyzed several IAS management lists from 23 countries and the European Union, focusing specifically on vascular plant species within these lists. List composition, characteristics, and associated management measures were analyzed. Key patterns in species prioritization across national lists and intercontinental exchange of invasive alien plants (IAPs) were identified. Pistia stratiotes , Pontederia crassipes , Salvinia molesta , Cabomba caroliniana , Ulex europaeus were identified as globally recognized threats, being listed by at least 33.3% of analyzed countries and invading five or more continents. Aquatic plants were found to be more frequently included in management lists. A significant directional invasion pattern between the Eastern and Western Hemispheres was identified. Species native to Asia were observed to dominate as significant donors of IAPs across continents. The analysis of list management strategies highlighted substantial gaps in achieving Target 6 of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework, particularly in species prioritization and inclusion of potential IAPs. In response to these challenges, a tiered classification system for invasive alien species list was proposed, encompassing High-Priority, Watchlist, Potential, and Priority Site categories, which aimed at enhancing management effectiveness by tailoring strategies to different invasion stages and ecological contexts. This study could contribute to understanding global IAPs management strategies and serve as a reference for policymakers and conservation managers to identify priority IAPs and refine management approaches.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».