A mechanistic model for understanding invasions: using the environment as a predictor of population success
Notice bibliographique
Résumé
Aim We set out to develop a temperature- and salinity-dependent mechanistic population model for copepods that can be used to understand the role of environmental parameters in population growth or decline. Models are an important tool for understanding the dynamics of invasive species; our model can be used to determine an organism’s niche and explore the potential for invasion of a new habitat. Location Strait of Georgia, British Columbia, Canada. Methods We developed a birth rate model to determine the environmental niche for an estuarine copepod. We conducted laboratory experiments to estimate demographic parameters over a range of temperatures and salinities for Eurytemora affinis collected from the Nanaimo Estuary, British Columbia (BC). The parameterized model was then used to explore what environmental conditions resulted in population growth vs. decline. We then re-parameterized our model using previously published data for E. affinis collected in the Seine Estuary, France (SE), and compared the dynamics of the two populations. Results We established regions in temperature–salinity space where E. affinis populations from BC would likely grow vs. decline. In general, the population from BC exhibited positive and higher intrinsic growth rates at higher temperatures and salinities. The population from SE exhibited positive and higher growth rates with increasing temperature and decreasing salinity. These different relationships with environmental parameters resulted in predictions of complex interactions among temperature, salinity and growth rates if the two subspecies inhabited the same estuary. Main conclusions We developed a new mechanistic model that describes population dynamics in terms of temperature and salinity. This model may prove especially useful in predicting the potential for invasion by copepods transported to Pacific north-west estuaries via ballast water, or in any system where an ecosystem is subject to invasion by a species that shares demographic characteristics with an established (sub)species.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».