The Importance of Scaling for Detecting Community Patterns: Success and Failure in Assemblages of Introduced Species
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».