Phenological niches and the future of invaded ecosystems with climate change
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, research in invasion biology has focused increasing attention on understanding the role of phenology in shaping plant invasions. Multiple studies have found non-native species that tend to flower distinctly early or late in the growing season, advance more with warming or have shifted earlier with climate change compared with native species. This growing body of literature has focused on patterns of phenological differences, but there is a need now for mechanistic studies of how phenology contributes to invasions. To do this, however, requires understanding how phenology fits within complex functional trait relationships. Towards this goal, we review recent literature linking phenology with other functional traits, and discuss the role of phenology in mediating how plants experience disturbance and stress-via climate, herbivory and competition-across the growing season. Because climate change may alter the timing and severity of stress and disturbance in many systems, it could provide novel opportunities for invasion-depending upon the dominant climate controller of the system, the projected climate change, and the traits of native and non-native species. Based on our current understanding of plant phenological and growth strategies-especially rapid growing, early-flowering species versus later-flowering species that make slower-return investments in growth-we project optimal periods for invasions across three distinct systems under current climate change scenarios. Research on plant invasions and phenology within this predictive framework would provide a more rigorous test of what drives invader success, while at the same time testing basic plant ecological theory. Additionally, extensions could provide the basis to model how ecosystem processes may shift in the future with continued climate change.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».