African Terrestrial Snails as Emerging Invasive Pests: Assessing Their Ecological and Agricultural Impacts
Notice bibliographique
Résumé
The African land snail (mainly referring to the East African giant snail Achatina fulica ) has been listed as one of the 100 most malignant invasive species worldwide. This study introduces the invasion routes, ecosystem impacts and agricultural economic losses of the African land snail, and discusses the current prevention and control strategies and management challenges. The results show that the invasion of African land snails can lead to a decline in biodiversity by competing with local species, cause severe yield reduction by feeding on crops, and increase public health risks by spreading zoonotic parasites. Case analyses from various regions show that this species has caused ecological and agricultural disasters in Asia, Latin America and the Pacific Islands. Countries have invested huge costs to control its harm. For instance, Florida in the United States spent 23 million US dollars to eliminate it when it broke out again in 2011. Although current prevention and control methods include manual capture, chemical drugs and biological control, etc., they face challenges such as limited effect, side effects and insufficient public participation in implementation. Research on invasion risk assessment and early warning should be strengthened, and policy supervision and public education should be improved to prevent and control the further spread of the African land snail. This research is of great significance for balancing human activities and the ecological environment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».