Potentially high-risk freshwater invasive species in Quebec: a screening-level risk assessment of 46 non-indigenous species
Notice bibliographique
Résumé
As ecological and economic impacts of non-indigenous species (NIS) are a growing concern globally, screening-level risk assessments can help to rapidly prioritize the allocation of resources.A screening-level risk assessment was performed using the Canadian Marine Invasive Screening Tool (CMIST) to assess the potential ecological risks posed by 46 non-indigenous species (fish, molluscs, crustaceans, plants and algae) in 6 areas of Quebec.Out of 46 NIS assessed, 25 were identified as high-risk in at least one area of the province.Some species, such as Goldfish (Carassius auratus), Eurasian watermilfoil (Myriophyllum spicatum), waterthyme (Hydrilla verticillata), and curly-leaf pondweed (Potamogeton crispus) appear to be high risk in most areas of Quebec.However, risk scores (and numbers of potentially high-risk species) were greater in the southern areas of the province, particularly adjacent to the St. Lawrence River, and lowest in the most northerly regions.Using the CMIST scores, a list of the species posing the greatest ecological risk was developed.This included several well-known invasive species, such as dreissenid mussels (Dreissena polymorpha and D. bugensis) and several plants including M. spicatum and P. crispus.A disproportionately large number of the "high risk" species were plants.High risk species should be priority targets for future assessments and potential management actions.More investment in control, management, mitigation and research concerning aquatic invasive plants in Canadian waters is called for.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 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 ».