LANDSCAPE PATTERNS OF AN AQUATIC INVADER: ASSESSING DISPERSAL EXTENT FROM SPATIAL DISTRIBUTIONS
Notice bibliographique
Résumé
Assessing the spatial distribution of organisms across landscapes is a key step toward determining processes that produce observed patterns. The spatial distribution of an invasive aquatic mollusk, the zebra mussel (Dreissena polymorpha), was examined in two lake-rich areas (Belarus and midwestern United States) with contrasting invasion histories. Spatial distribution patterns of invaded lakes were determined using Ripley's K. Aggregation of invaded lakes was found at similar spatial extents (<50 km) in both regions; segregation was found at spatial extents >120 km in Belarus. The observed spatial extent of aggregation likely reflected the scale of secondary geographic spread, whereas the scale of long-distance dispersal events was reflected by the spatial extent of segregation. Isolated Belarus lakes were less likely to be invaded than those connected by waterways. Although one-dimensional aggregation of invaded lakes along connected Belarus waterways was not observed, nearest neighbor analysis indicated that zebra mussel dispersal occurred at distances <15 km within these waterways. Based on observed spatial pattern, we concluded that zebra mussels have not yet saturated European and North American lake landscapes, including many suitable lakes. Similar distribution patterns of invaded lakes in Belarus and North America suggest that similar processes have influenced zebra mussel spread in both landscapes.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».