High predictability in introduction outcomes and the geographical range size of introduced Australian birds: a role for climate
Notice bibliographique
Résumé
Summary We investigated factors hypothesized to influence introduction success and subsequent geographical range size in 52 species of bird that have been introduced to mainland Australia. The 19 successful species had been introduced more times, at more sites and in greater overall numbers. Relative to failed species, successfully introduced species also had a greater area of climatically suitable habitat available in Australia, a larger overseas range size and were more likely to have been introduced successfully outside Australia. After controlling for phylogeny these relationships held, except that with overseas range size and, in addition, larger‐bodied species had a higher probability of introduction success. There was also a marked taxonomic bias: gamebirds had a much lower probability of success than other species. A model including five of these variables explained perfectly the patterns in introduction success across‐species. Of the successful species, those with larger geographical ranges in Australia had a greater area of climatically suitable habitat, traits associated with a faster population growth rate (small body size, short incubation period and more broods per season) and a larger overseas range size. The relationships between range size in Australia, the extent of climatically suitable habitat and overseas range size held after controlling for phylogeny. We discuss the probable causes underlying these relationships and why, in retrospect, the outcome of bird introductions to Australia are highly predictable.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».