Using indicators to assess the status of biological invasions and their management on islands─the Prince Edward Islands, South Africa as an example
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Addressing the challenge biological invasions pose to island biodiversity is pivotal to achieving Target 6 of the Kunming–Montreal Global Biodiversity Framework. Using a suite of 24 indicators, we evaluated the current status of biological invasions and their management on the Prince Edward Islands, South Africa’s sub-Antarctic territories, and provide recommendations for management. There are 45 established alien taxa on Marion Island, of which 25 are invasive, and nine invasive taxa on the less frequently visited Prince Edward Island. However, despite stringent biosecurity, new alien taxa continue to arrive, potentially through ten introduction pathways, but particularly as contaminants on goods and stowaways on transport vectors. Not all detected taxa have been systematically recorded or identified—identifying incursions to species level may help pinpoint gaps in biosecurity. Three invasive plant species have caused Major environmental impacts (as per the Environmental Impact Classification for Alien Taxa categories), and Massive impacts have been recorded for the house mouse. An ambitious plan to eradicate the house mouse is being developed. A further eight taxa are controlled and four monitored to determine whether they have been eradicated. We argue that systematically tracking and documenting biological invasions is vital to improve the appropriateness, adaptability, and responsiveness of management; and we recommend a dedicated, integrated reporting process involving all stakeholders. Such monitoring is particularly important for remote sites given competing demands to reduce the human footprint, manage biological invasions, and allow access. This article is part of the theme issue ‘Managing biological invasions in protected areas: moving towards the new Global Biodiversity Framework targets’.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».