Monitoring and managing the spread of marine introduced species: development of approaches and application to the European green crab («Carcinus maenas») and the Asian shore crab («Hemigrapsus sanguineus»)
Notice bibliographique
Résumé
Managing introduced species, a current environmental problem, is hindered by real-world limitations of personnel, data, and funding. Monitoring is an important precursor to effective management because detecting an introduced species when its population is localized and at low density (i.e., early detection) maximizes the probability of successful eradication. Often introduced species are only detected years after the initial introduction, when eradication is no longer a viable option. Therefore, in this thesis we developed and analyzed techniques to better monitor and model the spread of the European green crab (Carcinus maenas) and the Asian shore crab (Hemigrapsus sanguineus). To overcome issues of insufficient amounts of data and personnel, we recruited nearly a thousand volunteers and validated their ability to identify introduced and native species of crabs with high levels of accuracy (Chapter 1). To increase the probability of early detection, we need to not only increase sampling intensity, but also to identify more effective and efficient sampling techniques. Therefore, we developed a quantitative, standardized experimental field approach for comparing the sensitivity of different sampling techniques for detecting organisms at low densities (Chapter 2). Even with an efficient sampling technique and increased resources of a validated volunteer monitoring network, we are still not adequately equipped for early detection monitoring on the large-scale. Since it is infeasible to monitor everywhere a species could be introduced, we should monitor where they are more likely to arrive and manage them where their impact will be greatest. To address this problem we modified an oceanographic model, incorporated biological behaviors, used extensive field data to parameterize and validate the model's ability to forecast areas that are most likely to be colonized, so we can optimally allocate our limited res
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».