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Enregistrement W1521005924 · doi:10.1111/j.1466-8238.2010.00520.x

The role of non‐native plants and vertebrates in defining patterns of compositional dissimilarity within and across continents

2010· article· en· W1521005924 sur OpenAlexaboutno aff
Marten Winter, Ingolf Kühn, Frank A. La Sorte, Oliver Schweiger, Wolfgang Nentwig, Stefan Klotz

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Biogeography · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésIntroduced speciesHomogeneousVertebrateNative plantEcologyBiologyGeographyInvasive speciesTaxonomic rankTaxon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Aim Human activities have led to the spread and establishment of increasing numbers of non‐native species. Here we assess whether non‐native plant and vertebrate species have affected species compositions within and across Europe and North America. We also assess the effects of intra‐continental species exchange using the example of vertebrates. Location European countries and North America (states in the contiguous United States and provinces of Canada). Methods We measured compositional dissimilarity of native and non‐native assemblages of vascular plants and vertebrates and related these patterns to climatic dissimilarity and geographical distance. We considered three categories of non‐native species (introduced after ad 1500), namely: those (1) originating outside of both continents, (2) native to one continent and non‐native to the other, and (3) native in a particular region of a continent but non‐native in another region. Results The presence of non‐native plants and vertebrates led to more homogeneous species compositions between continents and to less homogeneous species composition within Europe compared with the native assemblages. In North America, the presence of non‐native plants led to more homogeneous species compositions and the presence of non‐native vertebrates had no effect. Species compositions being more homogeneous than the native composition were found for the three categories of non‐native vertebrate species for both continents. Between continents, climate was a better predictor of compositional dissimilarity for non‐native plants, whereas for vertebrates the explanatory power of climate and geographical distance were comparable. By contrast, within continents, climate was a better predictor of compositional dissimilarity of both plants and vertebrates. Conclusions We found clear evidence for biotic homogenization as a consequence of species displacement. However, in relation to overall species richness this effect was rather small, indicating that floras and faunas are still quite distinct. Therefore, claiming that we already face homogeneous biotas might be premature, although clear indications are visible which should raise a note of caution, especially in the light of increasing globalization.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,002
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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