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Enregistrement W2085283391 · doi:10.1890/04-0840

BIOMASS, PRODUCTIVITY, AND DOMINANCE OF ALIEN PLANTS: A MULTIHABITAT STUDY IN A NATIONAL PARK

2005· article· en· W2085283391 sur OpenAlexafffundabout
M. A. De Gruchy, R. J. Reader, Douglas W. Larson

Notice bibliographique

RevueEcology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaParks Canada
Mots-clésDominance (genetics)Species richnessEcologyHabitatAlienBiomass (ecology)ProductivityOrdinationBiologyNational parkGeographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The invasion of natural and anthropogenic habitats by alien plants is a global problem. To understand the factors that regulate the success of alien plant species we sampled alien plant biomass and species composition in 66 sites representing a wide variety of habitat types within Bruce Peninsula National Park, Ontario, Canada. We quantified the response of existing alien biomass to a suite of habitat variables including habitat productivity, standing biomass, species richness, soil nutrients and disturbance factors. Standing biomass in the sites varied from 0 to nearly 60 000 g/m2 and annual productivity ranged from 0 to nearly 800 g·m−2·yr−1. The response of both absolute and relative alien biomass (dominance) to the independent variables was assessed using univariate plots and multivariate canonical correspondence analysis. The results show that total standing alien biomass and site disturbance history can predict alien dominance, but other factors including primary productivity, nutrient levels, and site species richness cannot. In the multivariate analysis, species composition of both aliens and natives was best explained by nutrient levels, disturbance type, biomass, and, to a lesser extent, productivity. The study illustrates the value of examining both absolute abundance and dominance of aliens across a broad array of habitat types, and in the context of a large suite of possible driving functions.

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 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 candidatesaucune
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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,948

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,246 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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