MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
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 OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,692

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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