How to Identify Priority Sites for Invasive Alien Species Policy and Management
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim Identifying priority species and introduction pathways has long been a goal of national and international policy for reducing and mitigating the impacts of invasive alien species (IAS). Although identifying priority sites for invasion management is included within Target 6 of the Kunming–Montreal Global Biodiversity Framework, methods for doing so that capture both site sensitivity (i.e., the level of biodiversity value) and susceptibility to invasion have received little attention. Here we describe and implement a data‐driven approach to priority site identification that integrates spatial conservation planning and biodiversity modelling techniques. Location Australia. Methods We use the modelled distributions of 5113 Australian native species and 12 invasive alien insect species as a case study for demonstrating a data‐driven approach for identifying priority sites for the purposes of IAS surveillance and management. The approach consists of three components, namely the identification of sensitive, susceptible and subsequently their overlap (i.e., priority sites). We also compare our approach with a proposed alternative for use as priority sites, Australia's key biodiversity area (KBA) network. Results Numerous sensitive sites were identified across Australia using a large and taxonomically diverse set of native species and areas of known conservation importance. Most IAS distributions had a high degree of overlap with sensitive sites, with 10 out 12 species having median site sensitivities above 0.70. We also demonstrate that, by comparison, using KBA's as priority sites can underestimate the potential threat of environmentally invasive alien insects. Main Conclusions Given that sites most susceptible to invasion may not be the most sensitive, implementing site‐based prioritisation approaches should account for both components of priority site identification to guide IAS management and most effectively mitigate their environmental impacts. The approach demonstrated here can be applied at multiple national and sub‐national scales and improve the efficiency of interventions for IAS.
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 | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».