Intrinsic time dependence in the diversity–invasibility relationship
Notice bibliographique
Résumé
Contrasting patterns in the diversity-invasibility relationship have intrigued ecologists for many years, and are now known as the "invasion paradox." Experiments usually detect negative relationships, while field surveys find them to be positive. It is widely believed that the paradox is driven by differences in spatial scale, but this is challenged by field surveys that find positive relationships at all spatial scales. If factors that determine invasion dynamics change during the invasion process, the paradox may be partially driven by differences in temporal scale. Here we used simulation (cellular automata) models to explore the generality of temporal change in the diversity-invasibility relationship. The probability of invaders colonizing an area was inversely related to the density of natives, creating a negative native-exotic correlation when invaders first arrived. Over time, native and exotic populations were both shaped by the same post-introduction processes (disturbance, dispersal, and recolonization), shifting their correlation to positive. The rate of temporal change in the diversity-invasibility relationship was mainly dependent upon the fecundity of invaders. Greater fecundity meant that invaders spread through the landscape faster and were subject to post-introduction processes sooner. We propose a unified conceptual model where the diversity-invasiblity relationship is a function of both spatial and temporal scales.
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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) | 0,003 | 0,008 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».