Quantifying the invasiveness of species
Notice bibliographique
Résumé
The success of invasive species has been explained by two contrasting but non-exclusive views: (i) intrinsic factors make some species inherently good invaders; (ii) species become invasive as a result of extrinsic ecological and genetic influences such as release from natural enemies, hybridization or other novel ecological and evolutionary interactions. These viewpoints are rarely distinguished but hinge on distinct mechanisms leading to different management scenarios. To improve tests of these hypotheses of invasion success we introduce a simple mathematical framework to quantify the invasiveness of species along two axes: (i) interspecific differences in performance among native and introduced species within a region, and (ii) intraspecific differences between populations of a species in its native and introduced ranges. Applying these equations to a sample dataset of occurrences of 1,416 plant species across Europe, Argentina, and South Africa, we found that many species are common in their native range but become rare following introduction; only a few introduced species become more common. Biogeographical factors limiting spread (e.g. biotic resistance, time of invasion) therefore appear more common than those promoting invasion (e.g. enemy release). Invasiveness, as measured by occurrence data, is better explained by inter-specific variation in invasion potential than biogeographical changes in performance. We discuss how applying these comparisons to more detailed performance data would improve hypothesis testing in invasion biology and potentially lead to more efficient management strategies.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».