Explaining invasiveness from the extent of native range: new insights from plant atlases and herbarium specimens
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim We tested the relationship between the extent of the native range and the success (number of occurrences) in the introduced range of European vascular plant species naturalized in the province of Québec (Canada). We hypothesized that the performance of models linking native range size and species invasiveness can be improved if residence time and climate tolerance are taken into account. Methods The extent of the native range (Europe, Asia) was estimated using plant atlases. The number of occurrences in the introduced range (Québec) was estimated using the number of herbarium specimens stored in herbaria. Herbarium specimens were also used to obtain residence time. Plant hardiness was used as an indicator of the suitability of a species to the climate of the introduced range. Multiple linear regression models, corrected to take into account phylogenetic biases, were used to calculate correlations between the extent of the native range and the number of occurrences in the introduced range. Results The larger the native distribution area in Eurasia, the greater the number of occurrences (herbarium specimens) in Québec. The shorter the residence time and the less hardy the plant, the fewer the number of occurrences. In all models tested, the phylogenetic structure explained a significant proportion of the variance, but its influence decreased as the number of species or area studied (Europe versus Eurasia) increased. Main conclusions The extent of the native range is a good explanatory variable for the invasion success of vascular plants, especially once other factors (residence time, climate tolerance, phylogeny) are taken into account. Thus, a model using these variables could be used by environmental managers to flag species warranting further investigation. With the emergence of online databases, gathering the required information is becoming easier and cheaper. As online databases continue to improve and new analytical tools are developed, this approach will become even more powerful.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».