Climate change and weed adaptation: can evolution of invasive plants lead to greater range expansion than forecasted?
Notice bibliographique
Résumé
ClementsDR & DitommasoA (2011). Climate change and weed adaptation: can evolution of invasive plants lead to greater range expansion than forecasted?Weed Research51, 227–240. Summary Invasive plants are frequently viewed as harbingers of climate change owing to their potential to cause economic and ecological damage in the process of expanding their ranges. Models are being developed to help predict the range expansion of these plants, based on known tolerance ranges. Success of weeds has often been attributed to an ‘all‐purpose genotype’, implying a high level of phenotypic plasticity. However, recent work has shown that many species are capable of relatively rapid genetic change as well, enhancing their ability to invade new areas in response to anthropogenic ecosystem modification. We thus predict that range expansion by many invasive species will exceed that predicted by modelling approaches that do not consider potential evolutionary change. We highlight a number of cases where weeds have expanded their latitudinal ranges or are predicted to do so in response to climatic selection pressures. We also list ten traits as likely targets for natural selection under climate change. The lag phase commonly observed for invasive species may frequently be a result of the time needed for the invader to evolve to fit the new habitat. During this present period of climate change, many invasive plant populations are likely to be in the process of developing adaptations that could lead to exponential population growth in the near future. Thus, assessment of the risk of invasive species owing to changing climate must incorporate evolutionary potential.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».