Assessing the success of a horizon scanning approach in predicting invasive non‐native species arrival
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite increasing awareness of invasive non‐native species (INNS) and enhanced biosecurity controls in many countries, INNS are still arriving and establishing in new destinations, remaining a globally acknowledged threat to native biodiversity. Preventing the introduction of INNS, as opposed to controlling them once they have arrived, is recognised as the most effective approach to their management. Horizon scanning represents one of the key tools to identify high‐risk INNS that have yet to arrive within a region and has been applied in many contexts around the world, but to date there have been no studies that systematically assess the effectiveness of this approach. Here, we revisit the horizon scan for Great Britain conducted in 2013 that assessed the likelihood of high‐risk INNS arriving within the next 10 years, establishing and having an impact on biodiversity and ecosystems. We evaluated the success of this exercise in predicting arrival of these species within the subsequent 10 years. Ninety‐two species were shortlisted in the 2013 horizon scan. In total, 31 of the 92 species identified in the 2013 horizon scan had arrived by 2023. We found that 12 of the top 20 species had arrived within 10 years. In predicting arrival, there was a significant effect of species having arrived previously to Great Britain, and the number of countries in Western Europe and Baltic countries in which an INNS was found prior to 2013. Policy implications : We conclude that horizon scanning provides a rapid, affordable and successful mechanism to predict the arrival of high‐risk INNS. We highlight the importance of citizen science, including biological recording, and of local expertise for detecting and documenting arrival of INNS. We discuss knowledge gaps that could help inform and improve future horizon scanning. In addition, we recommend regularly repeating horizon scanning exercises to support biosecurity and awareness raising for INNS.
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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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».