Taxonomic identification errors generate misleading ecological niche model predictions of an invasive hawkweed
Notice bibliographique
Résumé
Ecological niche models (ENMs) have been proposed and applied as tools for predicting the extent of exotic species invasion risk and for identifying areas at risk of invasion. Despite the acknowledged concern of relying on occurrence records of variable and (or) unknown quality, the effect of taxonomically uncertain occurrence records on ENMs has not been investigated. We first present a schematic model describing how taxonomic uncertainty could yield varying predictions of invasion potential depending on the spatial characteristics of all versus “reliable” occurrence records. We then explore the issue in more detail by way of a case study on the morphologically and taxonomically difficult yellowdevil hawkweed (Pilosella glomerata (Froel.) Fr.), which is invasive in North America. We compared the climate niche properties and ENM predictions of invasion risk by P. glomerata in North America among models based on (i) all available occurrence records and (ii) records that are taxonomically “reliable”. “Total” records yielded niche properties that were significantly more heterogeneous than reliable records, and consequently, the potential invasion range of P. glomerata based on total records was predicted to be substantially larger. Our results provide rare empirical evidence that vetting occurrence records for taxonomic reliability is of critical importance for niche modeling.
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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) | 0,009 | 0,001 |
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 ».