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Enregistrement W2004560178 · doi:10.1111/j.1472-4642.2009.00610.x

Neophyte species richness at the landscape scale under urban sprawl and climate warming

2009· article· en· W2004560178 sur OpenAlex
Michael P. Nobis, Jochen A.G. Jaeger, Niklaus E. Zimmermann

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDiversity and Distributions · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecies richnessUrban sprawlGeographyEcologyClimate changeBiodiversityVascular plantSpecies distributionLandscape ecologyEnvironmental scienceLand useBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Land use and climate are two major components of global environmental change but our understanding of their simultaneous and interactive effects upon biodiversity is still limited. Here, we investigated the relationship between the species richness of neophytes, i.e. non‐native vascular plants introduced after 1500 AD, and environmental covariates to draw implications for future dynamics under land‐use and climate change. Location Switzerland, Central Europe. Methods The distribution of vascular plants was derived from a systematic national grid of 1 km 2 quadrates ( n = 456; Swiss Biodiversity Monitoring programme) including 1761 species, 122 of which were neophytes. Generalized linear models (GLMs) were used to correlate neophyte species richness with environmental covariates. The impact of land‐use and climate change was thereafter evaluated by projections for the years 2020 and 2050 using scenarios of moderate and strong changes for climate warming (IPCC) and urban sprawl (NRP 54). Results Mean annual temperature and the amount of urban areas explained neophyte species richness best, with a high predictive power of the corresponding model (cross‐validated D 2 = 0.816). Climate warming had a stronger impact on the potential increase in the mean neophyte species richness (up to 191% increase by 2050) than ongoing urban sprawl (up to 10% increase) independently from variable interactions and model extrapolations to non‐analogue environments. Main conclusions In contrast to other vascular plants, the prediction of neophyte species richness at the landscape scale in Switzerland requires few variables only, and regions of highest species richness of the two groups do not coincide. The neophyte species richness is basically driven by climatic (temperature) conditions, and urban areas additionally modulate small‐scale differences upon this coarse‐scale pattern. According to the projections climate warming will contribute to the future increase in neophyte species richness much more than ongoing urbanization, but the gain in new neophyte species will be highest in urban regions.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,193 · 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