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Enregistrement W1576794688 · doi:10.3390/d7030229

The Importance of Scaling for Detecting Community Patterns: Success and Failure in Assemblages of Introduced Species

2015· article· en· W1576794688 sur OpenAlexaff
Craig R. Allen, David G. Angeler, Michael P. Moulton, C. S. Holling

Notice bibliographique

RevueDiversity · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensVancouver Island University
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveySveriges LantbruksuniversitetU.S. Fish and Wildlife ServiceUniversity of Nebraska-Lincoln
Mots-clésSpecies richnessEcologyBiologyCommunity structureInvasive speciesIntroduced speciesExtinction (optical mineralogy)CommunitySpecies diversityResistance (ecology)Ecosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community saturation can help to explain why biological invasions fail. However, previous research has documented inconsistent relationships between failed invasions (i.e., an invasive species colonizes but goes extinct) and the number of species present in the invaded community. We use data from bird communities of the Hawaiian island of Oahu, which supports a community of 38 successfully established introduced birds and where 37 species were introduced but went extinct (failed invasions). We develop a modified approach to evaluate the effects of community saturation on invasion failure. Our method accounts (1) for the number of species present (NSP) when the species goes extinct rather than during its introduction; and (2) scaling patterns in bird body mass distributions that accounts for the hierarchical organization of ecosystems and the fact that interaction strength amongst species varies with scale. We found that when using NSP at the time of extinction, NSP was higher for failed introductions as compared to successful introductions, supporting the idea that increasing species richness and putative community saturation mediate invasion resistance. Accounting for scale-specific patterns in body size distributions further improved the relationship between NSP and introduction failure. Results show that a better understanding of invasion outcomes can be obtained when scale-specific community structure is accounted for in the analysis.

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)0,001
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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