A framework for the development of defensible and fit-for-purpose priority lists for non-indigenous species
Notice bibliographique
Résumé
Producing prioritised lists of current and prospective non-indigenous species with the potential to cause significant harm is essential for several reasons but these need to be transparent both in the methods used and their justifications.Despite their varied applications, the criteria and components used to generate priority lists for nonindigenous species are often not indicated and there are no universal guidelines for their development.As such, we conducted a literature review identifying the common elements of existing priority lists to develop a framework, including considerations, to guide the creation of future priority lists for non-indigenous species.This framework is organised around five elements: (1) Scoping, (2) Compilation of a Master List, (3) Primary Assessment, (4) Secondary Assessment, and (5) Listing.Using the framework and associated flowchart, end users identify the considerations most relevant to their objectives so as to ascertain the specific criteria and parameters required to develop priority lists that are defensible and fit-for-purpose.This framework is designed to be applicable for a variety of purposes, is taxa and ecosystem-independent, and when implemented in a transparent way, will improve clarity for interpretation of, and comparisons across, priority lists, resulting in more widespread acceptance of lists among end users and stakeholders.
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 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 | 0,196 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,014 |
| Communication savante | 0,021 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 ».