Phylogenetic relatedness and plant invader success across two spatial scales
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim Successful invaders often possess similar ecological traits that contribute to success in new regions, and thus under niche conservatism, invader success should be phylogenetically clustered. We asked if the degree to which non‐native plant species are phylogenetically related is a predictor of invasion success at two spatial scales. Location Australia – the whole continent and Royal National Park (south‐eastern Australia). Methods We used non‐native plant species occupancy in Royal National Park, as well as estimated continental occupancy of these species from herbarium records. We then estimated phylogenetic relationships using molecular data from three gene sequences available on GenBank (matK, rbcL and ITS1). We tested for phylogenetic signals in occupancy using Blomberg's K. Results Whereas most non‐native plants were relatively scarce, there was a strong phylogenetic signal for continental occupancy, driven by the clustering of successful species in Asteraceae, Caryophyllaceae, Poaceae and Solanaceae. However, we failed to detect a phylogenetic signal at the park scale. Main Conclusions Our results reveal that at a large spatial scale, invader success is phylogenetically clustered where ecological traits promoting success appear to be shared among close relatives, indicating that phylogenetic relationships can be useful predictors of invasion success at large spatial scales. At a smaller, landscape scale, there was no evidence of phylogenetic clustering of invasion success, and thus, relatedness plays a much reduced role in determining the relative success of invaders.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».