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Enregistrement W2148448140 · doi:10.1111/j.1526-100x.2008.00513.x

Alien Invasions, Ecological Restoration in Cities and the Loss of Ecological Memory

2009· article· en· W2148448140 sur OpenAlexaff
Valentin Schaefer

Notice bibliographique

RevueRestoration Ecology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and Biological Electrophysiology Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyRestoration ecologyEcosystemDisturbance (geology)Ecological stabilityEcological resiliencePsychological resilienceEnvironmental resource managementEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract After a community or ecosystem is lost, it may leave behind an ecological memory. The site history, soil properties, spores, seeds, stem fragments, mycorrhizae, species, populations, and other remnants may influence the composition of the replacement community or ecosystem to varying degrees. The remnants may also hold the site to a trajectory that has implications for ecological restoration. This is true in urban situations in particular where repeated disturbance has masked the history of the site. The ecological memory remaining may be insufficient for a site to heal itself; restoration activities are required to direct the future of the site. Conversely, in light of climate change and other rapidly changing environments, the existing ecological memory may be poorly suited to the new conditions and restoration projects need to create new and perhaps novel ecosystems. The loss of ecological memory facilitates the establishment of foreign invasive species. These invasives may eventually create a new stability domain with its own ecological memory and degree of resilience. To be successful, invasive species control must address both internal within patch memory of invasives and external between patch memory. Further research is necessary to document and conserve ecological memory for ecological restoration in response to future ecosystem changes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations58
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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