Predicting invasions: alternative models of human‐mediated dispersal and interactions between dispersal network structure and <scp>A</scp>llee effects
Notice bibliographique
Résumé
Summary Human‐mediated dispersal has been shown to be the most important vector for the spread of invasive species, yet there has been little evaluation of alternative models of dispersal in terms of differences in their predictions of invasion patterns. Moreover, no analyses have been attempted to elucidate the potential interaction between alternative models of human‐mediated dispersal and population dynamical characteristics, such as A llee effects, which are central to the probability of an invasion. Two prominent models in the literature which have previously been employed to predict human movement patterns are explored: (i) gravity models, which use the attractiveness of and distance to a location to predict travel patterns, and (ii) random utility models, which assume that individuals decide where to travel by maximizing the benefits that they receive according to some partially observable function of individual and site characteristics. While distinction is often drawn between them in the literature, we demonstrate that these two approaches can be reduced to alternative functional forms describing the trip‐taking decisions of individuals. Each model was empirically parameterized using a survey of recreational boaters in O ntario, C anada. Within each model, both boater‐ and site‐specific characteristics were important and the functional form provided by the gravity model was significantly better at capturing the behaviour of recreational boaters Synthesis and applications . The dispersal and establishment of species into novel habitats are central components of the invasion process and of quantitative risk assessments. However, predictions are dependent on the estimated spatial structure of the dispersal network and its potential interactions with species characteristics. This study demonstrates that A llee effects can interact with dispersal network structure to significantly alter predicted spread rates and that the consequences of these interactions manifest differently at the system and site levels. This modelling framework can be used to inform management interventions aimed at modifying human‐mediated dispersal to reduce the spread of invasive species.
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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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».