Two sides of the same coin? Rare and pest plants native to the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Plant biodiversity is at risk, with as many as 10% of native species in the United States being threatened with extinction. Habitat loss has led a growing number of plant species to become rare or threatened, while the introduction or expansion of pest species has led some habitats to be dominated by relatively few, mostly nonindigenous, species. As humans continue to alter many landscapes and vegetation types, understanding how biological traits determine the location of species along a spectrum from vulnerability to pest status is critical to designing risk assessment protocols, setting conservation priorities, and developing monitoring programs. We used boosted regression trees to predict rarity (based on The Nature Conservancy global rankings) and pest status (defined as legal pest status) from data on traits for the native vascular flora of the United States and Canada including Hawaii, Puerto Rico, and the Virgin Islands (n approximately = 15,000). Categories were moderately to highly predictable (AUCpest = 0.87 on 25% holdout test set, AUCrarity = 0.80 on 25% holdout test set). Key predictors were chromosome number, ploidy, seed mass, and a suite of traits suggestive of specialist vs. generalist adaptations (e.g., facultative wetland habitat association and phenotypic variability in growth form and life history). Specifically, pests were associated with high chromosome numbers, polyploidy, and seed masses ranging from 0.1 to 100 mg, whereas rare species were associated with low chromosome numbers, low ploidy, and large (>1000 mg) seed masses. In addition, pest species were disproportionately likely to be facultatively associated with wetlands, and variable in growth form and life history, whereas rare species exhibited an opposite pattern. These results suggest that rare and pest species contrast along trait axes related to dispersal and performance in disturbed or novel habitats.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 ».