INVASIVE SPECIES AND THE DESTRUCTION THEY BRING
Notice bibliographique
Résumé
Madam Chair, thank you for inviting me to appear before this subcommittee to discuss the threat of the Asian carp invasion into the Great Lakes. My name is Michael Hansen. I am the chair of the Great Lakes Fishery Commission. I am also a professor of fisheries at the University of Wisconsin at Stevens Point. The Great Lakes are an extremely valuable resource for both the United States and Canada. The Great Lakes ’ commercial, recreational, and tribal fisheries are valued at more than $7 billion annually (ASA 2008). The lakes provide drinking water for 40 million people and are a rich tourist draw. They are a way of life for the people of the region and a healthy, vibrant Great Lakes ecosystem is immeasurable in economic terms alone. The Great Lakes—and the way of life they support—are under assault from invasive species. Invasive species are defined as non-native animals and plants, both aquatic and terrestrial, that enter new environments, become established, and spread. The Great Lakes are “ground zero ” for aquatic invasions. Today, the lakes harbor more than 185 non-native species (Lodge 2007; Mills et al. 1993; Ricciardi 2001; Sturtevant et al. 2010), many of which entered the lakes accidentally. The rate of introduction into the Great Lakes is not slowing, even with the welcomed institution of some invasive species control measures (e.g., ballast water exchange requirements starting as early as 1989). Some estimate that a new invader
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,007 |
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 ».