Biological invasions: a global assessment of geographic distributions, long‐term trends, and data gaps
Notice bibliographique
Résumé
Biological invasions are one of the major drivers of biodiversity decline and have been shown to have far-reaching consequences for society and the economy. Preventing the introduction and spread of alien species represents the most effective solution to reducing their impacts on nature and human well-being. However, implementing effective solutions requires a good understanding of where the species are established and how biological invasions develop over time. Knowledge of the status and trends of biological invasions is thus key for guiding research efforts, informing stakeholders and policymakers, for targeted management efforts, and preparing for the future. However, information about the status and trends of alien species is scattered, patchy, and highly incomplete, making it difficult to assess. Published reports for individual regions and taxonomic groups are available, but large-scale overviews are scarce. A global assessment therefore requires a review of available knowledge with careful consideration of sampling and reporting biases. This paper provides a comprehensive global assessment of the status and trends of alien species for major taxonomic groups [Bacteria, Protozoa, Stramenopila, Alveolata, and Rhizaria (SAR), fungi, plants, and animals] for Intergovernmental Panel of Biodiversity and Ecosystem Services (IPBES) regions. The review provides irrefutable evidence that alien species have been introduced to all regions worldwide including Antarctica and have spread to even the most remote islands. The numbers of alien species are increasing within all taxa and across all regions, and are often even accelerating. Large knowledge gaps exist, particularly for taxonomic groups other than vascular plants and vertebrates, for regions in Africa and Central Asia, and for aquatic realms. In fact, for inconspicuous species, such as Bacteria, Protozoa, and to some degree SAR and fungi, we found records for very few species and regions. Observed status and trends are thus highly influenced by research effort. More generally, it is likely that all lists for alien species of any taxonomic group and region are incomplete. The reported species numbers therefore represent minima, and we can expect additions to all lists in the near future. We identified six key challenges which need to be addressed to reduce knowledge gaps and to improve our ability to assess trends and status of biological invasions.
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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 | 0,017 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».