Combining Ballast Water Exchange and Treatment To Maximize Prevention of Species Introductions to Freshwater Ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
The most effective way to manage species transfers is to prevent their introduction via vector regulation. Soon, international ships will be required to meet numeric ballast discharge standards using ballast water treatment (BWT) systems, and ballast water exchange (BWE), currently required by several countries, will be phased out. However, there are concerns that BWT systems may not function reliably in fresh and/or turbid water. A land-based evaluation of simulated "BWE plus BWT" versus "BWT alone" demonstrated potential benefits of combining BWE with BWT for protection of freshwater ecosystems. We conducted ship-based testing to compare the efficacy of "BWE plus BWT" versus "BWT alone" on voyages starting with freshwater ballast. We tested the hypotheses that there is an additional effect of "BWE plus BWT" compared to "BWT alone" on the reduction of plankton, and that taxa remaining after "BWE plus BWT" will be marine (low risk for establishment at freshwater recipient ports). Our study found that BWE has significant additional effect on the reduction of plankton, and this effect increases with initial abundance. As per expectations, "BWT alone" tanks contained higher risk freshwater or euryhaline taxa at discharge, while "BWE plus BWT" tanks contained mostly lower risk marine taxa unlikely to survive in recipient freshwater ecosystems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».