An Analysis of Invasive Species Management in the Niagara Region of Ontario, Canada: Establishment of a Database to Improve Knowledge Sharing
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide, 17,000 invasive species drive biodiversity loss, and cost the global economy at least $1.4 trillion annually. The UN and Convention on Biological Diversity have declared invasive species a global initiative and requested increased data sharing on invasives. Existing worldwide and local databases focus on distribution, abundance, identification, and impacts of invasives, but not management activities. No database focuses on invasive management for the Niagara Region of Ontario, Canada. This study used sustainability science and the Ecosystem Approach Principles to guide the design of an invasive species management database. The goal of the study was to document current aquatic and riparian invasive management activities in the Niagara Region and develop a database that would become a tool to facilitate collaboration at the regional level. The objectives were to (1) inventory current invasive detection and control activities in the Niagara Region and make comparisons to recommended techniques in the literature; (2) examine perceived efficacy of control techniques; and (3) develop a database integrated with a GIS mapping component. Seventy-one organizations involved in riparian/aquatic invasive management in the Niagara Region were contacted and 16 were interviewed in-depth. In 2017/2018 there were 35 separate control efforts reported, involving 10 riparian invasives and two aquatic invasives, with most concentrated along the Niagara River. Collaboration efforts were minimal, occurring for only six specific projects. Recommendations from this study include: develop a regional invasive species plan; increase control efforts along the Welland Canal and Lake Erie shoreline; consider a wider variety of control techniques; and increase collaboration, information-sharing and resource-sharing among organizations. Overall, this database provides a baseline for the current state of aquatic and riparian invasive management activities in the Region, and can be used as a tool to identify resource-sharing opportunities, management efficacy, priority areas, areas of improvement, and future resource needs. This can help Niagara progress towards achieving Aichi Biodiversity Target 9 and the United Nation’s Sustainable Development Goal Target 15.8.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».