Mesures d’atténuation visant à réduire le risque d’introduction et de propagation d’EAE par les déplacements des mollusques et macroalgues
Bibliographic record
Abstract
Les déplacements de mollusques et de macroalgues constituent un vecteur connu de l’introduction et de la propagation des espèces aquatiques envahissantes (EAE). Les traitements physiques ou chimiques sont l’un des moyens de réduire ce risque, bien qu’aucun examen complet de l’efficacité des options disponibles n’ait été réalisé au Canada. Pour comprendre l’efficacité et les limites des divers traitements, une analyse documentaire des options existantes a été réalisée. Elle a porté à la fois sur la mortalité et l’élimination des EAE et sur la survie des espèces de mollusques et de macroalgues déplacées. Aucun traitement unique ne s’est avéré applicable à toutes les EAE tout en maintenant la survie des mollusques dans le contexte des déplacements d’espèces. De nombreuses options de traitement physique et chimique ont été recensées comme étant efficaces (mortalité ou élimination à 100 %) pour tuer ou éliminer certaines EAE précises. De nombreuses options de traitement physique et chimique ont été recensées comme ayant des effets nuls ou faibles (taux de survie de 90 % ou plus) sur les espèces de mollusques et de crustacés déplacées, tandis que les effets sur les macroalgues déplacées demeurent une lacune importante. Seules quelques options de traitement physique et chimique applicables à plusieurs EAE, tout en maintenant en vie des espèces de mollusques déplacées, ont été recensées (voir les tableaux 3 et 4). Un certain nombre de considérations peuvent limiter l’utilité de ces traitements dans des contextes réels ou pour d’autres espèces d’EAE ou de mollusques et macroalgues. Les principales incertitudes comprennent la comparaison des résultats entre les taxons, les études sur le terrain et en laboratoire, les différentes conceptions expérimentales, les échelles et les méthodes de mesure de la mortalité des EAE, ainsi que l’utilisation de données quantitatives et qualitatives. Cette analyse documentaire a permis de cerner un nombre important de lacunes (p. ex. effets à long terme sur les espèces déplacées, manque de données sur les macroalgues, manque d’information à l’échelle commerciale) en ce qui concerne l’efficacité des traitements physiques et chimiques sur des EAE particulières et leurs effets sur les espèces déplacées (mollusques et macroalgues), en particulier les options de traitement combinées (p. ex., applications thermiques et chimiques). D’autres considérations telles que les taxons, la saison et les caractéristiques propres au site (p. ex., température, salinité, pH, humidité) devront être prises en compte lors de l’application de cet avis.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".