Is the spread of non-native plants in Alaska accelerating?
Notice bibliographique
Résumé
Alaska has remained relatively unaffected by non-native plants; however, recently the state has started to experience an influx of invasive non-native plants that the rest of the U.S. underwent 60–100 years ago. With the increase in population, gardening, development, and commerce there have been more frequent introductions to Alaska. Many of these species, such as meadow hawkweed (Hieracium caespitosum), Canada thistle (Cirsium arvense), and spotted knapweed (Centaurea biebersteinii), have only localized populations in Alaska. Other species such as reed canary grass (Phalaris arundinacea) and white sweetclover (Melilotus officinalis), both formerly used in roadside seed mixes, are now very widespread and are moving into riparian areas and wetlands. We review the available literature and Alaska’s statewide invasive plant database (AKEPIC, Alaska Exotic Plant Clearinghouse) to summarize changes in Alaska’s non-native flora over the last 65 years. We suggest that Alaska is not immune to invasion, but rather that the exponential increase in non-native plants experienced elsewhere is delayed by a half century. This review highlights the need for more intensive detection and rapid response work if Alaska is going to remain free of many of the invasive species problems that plague the contiguous U.S.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».