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Enregistrement W2142099870 · doi:10.2980/i1195-6860-12-3-391.1

Species richness of alien plants in South Africa: Environmental correlates and the relationship with indigenous plant species richness

2005· article· en· W2142099870 sur OpenAlexvenueno aff
David M. Richardson, Mathieu Rouget, Samantha J. Ralston, Richard M. Cowling, Berndt J. van Rensburg, Wilfried Thuiller

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDST-NRF Centre of Excellence for Invasion BiologyUniversity of Cape TownDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaNational Research Foundation
Mots-clésSpecies richnessAlienEcologyIntroduced speciesHerbariumInvasive speciesBody size and species richnessGeographyBiodiversityBiologyVegetation (pathology)PopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

:This study explores the correlates of alien plant species richness in South Africa at the scale of quarter-degree squares (QDS; ª 25 ¥ 27 km; 675 km2). We considered all alien plant species for which we had records and a subset of these – those that invade natural and semi-natural vegetation. The main source of data for species richness of indigenous and alien plant species was a national database based on herbarium specimens. For invasive alien species, data were from a national atlassing project. First, we explored the importance of energy availability and habitat heterogeneity as correlates of indigenous, alien, and invasive alien plant species richness. Linear regression models showed that species richness in the three groups of plants was explained by the same variables: a principal component of climatic factors and topographic roughness were the top-ranking variables for all groups. Next, we examined the role of indigenous species richness together with a range of environmental and human-activity variables in explaining species richness of alien and invasive alien plants. Results reveal an interplay of natural features and variables that quantify the dimension of human activities. If indigenous species richness is ignored, human-activity variables are more strongly correlated with alien species richness than with invasive alien species richness. Numbers of alien and invasive species in QDSs are significantly correlated with indigenous plant species richness in the 1,597 QDSs selected for analysis, a pattern consistent with findings from other parts of the world. Analysis of residuals between observed and predicted values showed that patterns differed between biomes. The results are useful for planning long-term intervention policy at the national scale; they suggest that areas with rich native biodiversity will face a sustained onslaught from invasive alien species and that ongoing management actions will be required to reduce and mitigate impacts from biological invasions in these areas.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations98
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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