Identifying higher risk invaders to the Columbia Glaciated Freshwater Ecoregion using a new screening tool: the Non-Indigenous Species Screening Tool (NISST)
Notice bibliographique
Résumé
To inform non-indigenous species management and policy decisions it is often necessary to have a prioritized list of species and screening tools frequently are used for this purpose.However, despite numerous tools available that typically evaluate aspects of the introduction, establishment, and impacts of potential invasive species, there are still gaps in the criteria used meaning that not all tools are fit-for-purpose.Further, incorporating uncertainty in a way useful to managers has proven problematic.This paper introduces the Non-Indigenous Species Screening Tool, which was developed to fill such gaps and address common limitations in previous tools for screening potentially invasive species.Using a series of questions organized into three separate modules examining steps in the invasion process combined with both ecological impacts and socioeconomic impacts, this tool provides a semiquantitative valuation of risk which explicitly incorporates uncertainty into the score.Further, recognizing the increasing importance of considering climate change when assessing invasion risk, this tool also incorporates a modifier for this.We applied this tool to both existing non-indigenous species and potential ones (N = 44 species) across different taxa (plant, invertebrate, and fish) for the Columbia Glaciated Freshwater Ecoregion using four assessors.The question scores across all species and assessors showed strong correlation and the tool was able to differentiate low to high-risk species across taxa for species that were both present and not yet present.This suggests this tool is not taxa specific and can easily be applied for a variety of purposes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 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 ».