Biological invasion hotspots: a trait‐based perspective reveals new sub‐continental patterns
Notice bibliographique
Résumé
Invader traits (including plant growth form) may play an important, and perhaps overlooked, role in determining macroscale patterns of biological invasions and therefore warrant greater consideration in future investigations aimed at understanding these patterns. To assess this need, we used empirical data from a national‐level survey of forest in the contiguous 48 states of the USA to identify geographic hotspots of forest plant invasion for three distinct invasion characteristics: invasive species richness, trait richness (defined as the number of the five following plant growth forms represented by the invasive plants present at a given location: forbs, grasses, shrubs, trees, and vines), and species richness within each growth form. Three key findings emerged. 1) The hotspots identified encompassed from 9 to 23% of the total area of our study region, thereby revealing many forests to be not only invaded, but highly invaded. 2) Substantial spatial disagreement among hotspots of invasive species richness, invasive trait richness, and species richness of invasive plants within each growth form revealed many locations to be hotspots for invader traits, or for particular growth forms of invasive plants, rather than for invasive plants in general. 3) Despite eastern forests exhibiting higher levels of plant invasion than western forests, species richness for invasive forbs and grasses in the west were respectively greater than and equivalent to levels found in the east. Contrasting patterns between eastern and western forests in the number of invasive species detected for each growth form combined with the spatial disagreement found among hotspot types suggests trait‐based variability in invasion drivers. Our findings reveal invader traits to be an important contributor to macroscale invasion patterns.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».