Toward a Mechanistic Understanding and Prediction of Biotic Homogenization
Notice bibliographique
Résumé
The widespread replacement of native species with cosmopolitan, nonnative species is homogenizing the global fauna and flora. While the empirical study of biotic homogenization is substantial and growing, theoretical aspects have yet to be explored. Consequently, the breadth of possible ecological mechanisms that can shape current and future patterns and rates of homogenization remain largely unknown. Here, we develop a conceptual model that describes 14 potential scenarios by which species invasions and/or extinctions can lead to various trajectories of biotic homogenization (increased community similarity) or differentiation (decreased community similarity); we then use a simulation approach to explore the model's predictions. We found changes in community similarity to vary with the type and number of nonnative and native species, the historical degree of similarity among the communities, and, to a lesser degree, the richness of the recipient communities. Homogenization is greatest when similar species invade communities, causing either no extinction or differential extinction of native species. The model predictions are consistent with current empirical data for fish, bird, and plant communities and therefore may represent the dominant mechanisms of contemporary homogenization. We present a unifying model illustrating how the balance between invading and extinct species dictates the outcome of biotic homogenization. We conclude by discussing a number of critical but largely unrecognized issues that bear on the empirical study of biotic homogenization, including the importance of spatial scale, temporal scale, and data resolution. We argue that the study of biotic homogenization needs to be placed in a more mechanistic and predictive framework in order for studies to provide adequate guidance in conservation efforts to maintain regional distinctness of the global biota.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».