Predicting plant invasiveness from native range size: clues from the Kashmir Himalaya
Notice bibliographique
Résumé
In view of the growing interest in modelling the potential spread of invasive species, prediction of plant invasiveness on the basis of native range size holds considerable promise. Our objective was to use a simple model to evaluate whether a wider native range predisposes plant species to become invasive in non-native regions and to easily identify potential invaders on this basis. The Kashmir Himalayan alien flora, of which a large proportion is native to Europe, was used to test this model. The Kashmir Himalayan alien flora comprises 436 species of vascular plants at different stages of invasion. We focussed on plant species at two critical invasion stages (sensuColautti and MacIsaac 2004), i.e. Stage II (species that are just at the earliest phase of introduction) and Stage V (species that are widespread and dominant in the invaded region and are thus considered invasive). We used the territorial distribution in Europe (number of countries) as a surrogate for the native range size of plants of European origin. Using a subset of 88 species, for which information on the native European range was available, we showed that a large proportion (68%) of Stage II species growing in the Kashmir Valley had a relatively restricted European range (present in ≤20 countries); on the other hand, 77% of Stage V species had an extensive native range (present in >20 countries). We consequently hypothesized that 14 Kashmir Himalayan Stage II species of European origin that are distributed in >20 European countries are at risk of becoming future invaders in Kashmir. On the other hand, those Kashmir Himalayan Stage II species of European origin distributed in ≤20 European countries are less likely to become invasive. Although this analysis is quite simple, the data suggest that a wider native range is a good predictor of plant invasiveness and could be used as a simple and low-cost early warning tool in predicting potential invasive species.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».