Book of Abstracts of the First Virtual GuardIAS Conference
Notice bibliographique
Résumé
Oral Presenta onBuilding on recent advances in strengthening Argentina's national capacities to address biological invasions, including the approval of the Strategy on Invasive Alien Species in 2022, and the development of an early detection and rapid response (EDRR) protocol for marine invasive species in port areas, we are advancing non-native species data integration approaches to support effective biosecurity measures and assist in decision-making processes.To validate the EDRR protocol, we applied it following the early detection of three potentially invasive species in artificial wrecks, with focus on: (1) species identification through classical taxonomy and genetic analyses; (2) compilation of occurrence records, distribution data, knowed vectors, environmental tolerances and key biological traits to model potential distributions to identify high-risk areas and forecast future spread; and (3) assessment of regional and international connectivity through maritime traffic to evaluate potential introduction pathways; and (4) development of a biosecurity risk model based on port entry records from the maritime authority, thereby avoiding reliance on costly AIS-tracked data.These four components enabled us to estimate the invasion risk posed by commercial shipping traffic to Argentina's main marine ports, identify higher-risk routes, highlight the most vulnerable ports, and determine the ecoregions where new species introductions could occur.Our results provide valuable information to improve early detection strategies and risk assessment at seaports, complementing ongoing efforts to manage marine 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,244 | 0,120 |
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 ».