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Enregistrement W2108006477 · doi:10.1007/s10530-013-0550-8

Advancing impact prediction and hypothesis testing in invasion ecology using a comparative functional response approach

2013· article· en· W2108006477 sur OpenAlexaff
Jaimie T. A. Dick, Mhairi E. Alexander, Jonathan M. Jeschke, Anthony Ricciardi, Hugh J. MacIsaac, Tamara B. Robinson, Sabrina Kumschick, Olaf L. F. Weyl, Alison M. Dunn, Melanie J. Hatcher, Rachel A. Paterson, Keith D. Farnsworth, David M. Richardson

Notice bibliographique

RevueBiological Invasions · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensUniversity of WindsorMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilDST-NRF Centre of Excellence for Invasion BiologySchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Research FoundationSight Research UKLeverhulme TrustUniversiteit StellenboschNational Science Foundation
Mots-clésBiologyEcologyIntroduced speciesInvasive speciesContext (archaeology)Functional responsePredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Invasion ecology urgently requires predictive methodologies that can forecast the ecological impacts of existing, emerging and potential invasive species. We argue that many ecologically damaging invaders are characterised by their more efficient use of resources. Consequently, comparison of the classical ‘functional response’ (relationship between resource use and availability) between invasive and trophically analogous native species may allow prediction of invader ecological impact. We review the utility of species trait comparisons and the history and context of the use of functional responses in invasion ecology, then present our framework for the use of comparative functional responses. We show that functional response analyses, by describing the resource use of species over a range of resource availabilities, avoids many pitfalls of ‘snapshot’ assessments of resource use. Our framework demonstrates how comparisons of invader and native functional responses, within and between Type II and III functional responses, allow testing of the likely population-level outcomes of invasions for affected species. Furthermore, we describe how recent studies support the predictive capacity of this method; for example, the invasive ‘bloody red shrimp’Hemimysis anomalashows higher Type II functional responses than native mysids and this corroborates, and could have predicted, actual invader impacts in the field. The comparative functional response method can also be used to examine differences in the impact of two or more invaders, two or more populations of the same invader, and the abiotic (e.g. temperature) and biotic (e.g. parasitism) context-dependencies of invader impacts. Our framework may also address the previous lack of rigour in testing major hypotheses in invasion ecology, such as the ‘enemy release’ and ‘biotic resistance’ hypotheses, as our approach explicitly considers demographic consequences for impacted resources, such as native and invasive prey species. We also identify potential challenges in the application of comparative functional responses in invasion ecology. These include incorporation of numerical responses, multiple predator effects and trait-mediated indirect interactions, replacement versus non-replacement study designs and the inclusion of functional responses in risk assessment frameworks. In future, the generation of sufficient case studies for a meta-analysis could test the overall hypothesis that comparative functional responses can indeed predict invasive species impacts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,086
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,086
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0090,004
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,376
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,070 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations289
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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