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Enregistrement W2171038286 · doi:10.1111/j.1365-2664.2004.00988.x

Development of inland lakes as hubs in an invasion network

2005· article· en· W2171038286 sur OpenAlexaffabout
Jim R. Muirhead, Hugh J. MacIsaac

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Ecology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésBiological dispersalHabitatInvasive speciesIntroduced speciesEcologyGeographyRecreationFisheryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The ability to predict spatially explicit dispersal by non‐indigenous species is a difficult but increasingly important undertaking as it allows management efforts to be focused around areas identified as susceptible to invasion. Lakes may serve as useful models for these studies because the habitats are well defined, and vectors of spread may be readily identified and quantified. In this study, we examined patterns of spread of the non‐indigenous spiny waterflea Bythotrephes longimanus to inland lakes in Ontario, Canada, to identify lakes for which management efforts to reduce traffic would be most effective. We surveyed people using lakes for recreational purposes to quantify movements of trailered boats and other risky activities, to model relative vector traffic from invaded lakes to non‐invaded and other invaded lakes. Non‐linear functions were developed to describe the cumulative number of invaded and non‐invaded destination lakes visited by people leaving five important lakes already invaded by the spiny waterflea (Huron, Simcoe, Muskoka, Panache and Kashagawigamog). The relative difference in these functions was used to identify which lakes will develop into future invasion hubs and will therefore be most important to future dispersal of the species. In the recent past, Lake Muskoka has been an important hub from which the spiny waterflea has invaded other lakes. It is unlikely to continue to be a source for waterflea invasion as most outbound traffic is to previously invaded lakes. Conversely, most outbound traffic from Lakes Kashagawigamog and Simcoe is to non‐invaded lakes and, therefore, these lakes are likely to develop into hubs in the future. Synthesis and applications . These data on zooplankton in lake systems and associated mechanisms of transport indicate patterns not only of intrinsic value to lake management, but also of potential importance in understanding invasions more generally. Frequency distributions of the number of outbound connections to both invaded and non‐invaded destinations from invaded sources follow a power function, consistent with scale‐free networks. These networks indicate that small proportions of sources function as hubs. Management efforts targeted to remove developing hubs from the invasion network, rather than equal effort applied to outbound vector traffic from all sources, may reduce the predicted rate of new invasions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,560

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, 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

Citations115
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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