Addressing the risks of invasive plants through spatial predictive modelling
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this dissertation is to extend the use of spatial predictive modelling for use by biosecurity agencies to help prevent the introductions of new and emerging invasive plants (i.e., pests). A critical review of international and national policy instruments found that they did not effectively articulate how spatial predictive modelling could be incorporated into the biosecurity toolbox. To determine how spatial predictive modelling could be extended I modelled the potential distribution of Tamarix and Lythrum salicaria in Prairie Canada using a genetic algorithm. New seasonal growth data was used to interpolate a growing degree-day’s risk surface for L. salicaria. Models were developed using suites of predictive variables as well as different data partitioning methods and evaluated using different performance measures. Expert evaluation was found to important in final model selection. The results indicated that both invasive plants have yet to reach their potential distribution in Prairie Canada. The spatial models can be used to direct risk-based surveillance efforts and to support biosecurity policy decisions. The results of this dissertation conclude that spatial predictive modelling is an informative tool that needs to be incorporated into the biosecurity toolbox. A phytosanitary standard is proposed to guide toolbox development.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».