Indicators for the multiscale management of biological invasions applied to Aquarana catesbeiana in Uruguay
Notice bibliographique
Résumé
Background. Uruguay still does not have indicators to manage biological invasions, of which only one, the invasive alien species Aquarana catesbeiana (bullfrog), could be eradicable. Objectives. To identify and determine indicators, aligned with target 6 of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (Convention on Biological Diversity) and Sustainable Development Goal 15.8 to improve the governance of bioinvasions. Methods. Data at different scales available on open information platforms were used to calculate indicators of the drivers/pathways-pressure-state-response (IPER) model. Results. A system of 8 indicators for the management of bioinvasions in Uruguay is presented: 1) introduction pathways, maps of prioritized IAS; 2) No. of documented IAS records (86), 3) IAS list (42); 4) No. of IAS in protected areas (53); 5) No prioritized IAS (8), 6) Species threatened by IAS; 7) SDG indicator 15.8.1 and 8) No. of plans in execution for prioritized IAS. For the bullfrog, indicators were calculated at the country level (4) and at the local level (4); country scale: 1) Introduction pathways: No. of frog farms (23); 2) No. of invaded water bodies (71, in 3 of 19 departments); 3) IAS that threaten native biodiversity (A. catesbeiana); and 4) SDG 15.8.1; local scale (Canelones): 1) No. of frog ponds (2); 2) No. of invaded ponds (7); 3) No. of invaded ponds prioritized (3); and 4) No. of control plans (1). Conclusions. An established system of indicators and a supporting database available online is identified for Uruguay. It is recommended to apply the IPER conceptual framework to other IAS and at different spatial scales to contribute to the protection of biodiversity against bioinvasions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».