Predicting Freshwater Invasion Risks Under Current and Future Conditions
Notice bibliographique
Résumé
The establishment of species beyond their native range resulting from human activities has caused significant impacts on biodiversity and ecosystems globally. Freshwater ecosystems are particularly at risk of the effects of species invasions, leading to declines in native species and contributing to global biological homogenization. Global changes are predicted to affect invasion dynamics and create opportunities for introduced species to survive and establish where they were unable to historically. The central aim of my research is to assess the impacts of climate and human population change on modelled risks of invasive species at global, national, and biogeographic scales, with a focus on freshwater organisms. I have evaluated the impact of climate change on freshwater and terrestrial invasion vulnerabilities between ecoregions using climate-match modelling. I found climate change will create new opportunities for non-native species at a global scale, particularly at higher latitudes. I conducted a structured evaluation of the data inputs and scoring methods on predictions of non-native freshwater species survival using climate matching, finding it to be an accurate predictor of non-native species’ survival and that a climatch score of >= 6 has high prediction sensitivity. These findings were implemented in an assessment of the arrival and survival risk of aquatic species in trade within Canada under current and future conditions. My research found increased vulnerabilities of biogeographic regions to biological invaders and that climate-matching models are sensitive to data inputs and recommend inputs to achieve stronger predictive power of introduced species survival. I have conducted an analysis and produced a tool demonstrating how to conduct climate matching incorporating climate-change projections. I have published an R package that facilitates a complete climate-matching workflow using Euclidean distance metrics with the widely accepted algorithm Climatch, which adds the versatility of the use of climate-change projections, user-preferred data sources, and batch load many species or regional matches at once. The findings in this dissertation can be used to inform mitigation of biological invasions currently and in the future.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».