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Enregistrement W2149655082 · doi:10.1139/f01-178

Facilitative interactions among aquatic invaders: is an "invasional meltdown" occurring in the Great Lakes?

2001· article· en· W2149655082 sur OpenAlexvenueno aff
Anthony Ricciardi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyResistance (ecology)BiologyLimitingCompetition (biology)EcosystemPredationInvasive speciesAquatic ecosystemIntroduced speciesPredator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A widely cited hypothesis in ecology is that species-rich communities are less vulnerable to invasion than species-poor ones, owing to competition for limiting resources (the "biotic resistance" model). However, evidence for biotic resistance in aquatic ecosystems is equivocal. Contrary to the view that communities become more resistant to invasion as they accumulate species, the rate of invasion has increased over the past century in areas that have received frequent shipping traffic. Furthermore, introduced species may facilitate, rather than compete with, one another. A review of invasions in the Great Lakes indicates that direct positive (mutualistic and commensal) interactions among introduced species are more common than purely negative (competitive and amensal) interactions. In addition, many exploitative (e.g., predator–prey) interactions appear to be strongly asymmetric in benefiting one invading species at a negligible cost to another. These observations, combined with an increasing invasion rate in the Great Lakes, tentatively support the Simberloff – Von Holle "invasional meltdown" model. The model posits that ecosystems become more easily invaded as the cumulative number of species introductions increases, and that facilitative interactions can exacerbate the impact of invaders. It provides a theoretical argument for substantially reducing the rate of species introductions to the Great Lakes.

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)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations500
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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