Ten lessons for controlling invasive species: Wisdom from the long-standing sea lamprey control program on the Laurentian Great Lakes
Notice bibliographique
Résumé
) control in the Laurentian Great Lakes of North America is among the largest and most successful control programs of an invasive species anywhere on the planet. The effort began more than 75 years ago; it unites multiple nations, states, and provinces with the common goal of controlling this invasive species and protecting a valuable fishery. The science-based control program is administered by the Great Lakes Fishery Commission (GLFC), a body arising from a treaty signed by the United States and Canada. In the present article, we share 10 lessons learned from decades of successful sea lamprey control with the hopes of informing ongoing and future control programs targeting biological invasions. The 10 lessons we identified are to act boldly in times of crisis, to maintain the social license, to invest in capacity building, to break down the silos, to support fundamental science, to diversify your portfolio of control measures, to strive for continuous improvement, to confront the trade-off between information and action, to keep your foot on the gas, and to keep your eyes on the prize. The GLFC has long fostered a framework that uses some military strategy and verbiage that extends across the lessons (e.g., know your enemy). Other lessons are more nascent as the GLFC reenvisions its relationship with Indigenous peoples and governments in a path to reconciliation where two-eyed seeing is being embraced. Through adaptive management, horizon scanning methods, and embracing implementation science, the lessons learned about sea lamprey control will continue to evolve, which is itself a lesson. We submit that the lessons shared in the present article will help guide invasive species control programs spanning taxa, ecosystems, and regions.
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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 | 0,013 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,017 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».