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Enregistrement W2503849300 · doi:10.1017/cbo9780511606564.009

Modeling invasive plants and their control

2003· book-chapter· en· W2503849300 sur OpenAlexaff
Judith H. Myers, Dawn R. Bazely

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2003
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBiological Control of Invasive Species
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationEcologyVital ratesPopulation modelField (mathematics)Population dynamicsPopulation growthBiologyMathematicsFecundityDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We would like to be able to predict the dynamics of introduced plant species in different situations, how they might respond to biological control, and how they might spread. Several different types of models have been used to integrate information on the populations of introduced species and their control. These models include (1) simulation models based on individual population units that can vary depending on survival and reproduction functions estimated from field studies and may involve stochasticity, (2) analytical models in which functions derived from simulation models or field measurements are used to describe the population processes, and (3) matrix models based on life table studies. In Chapter 5 we described the most basic aspects of population ecology – birth, immigration, death and emigration – and discuss how life tables could be used to summarize data on the transitions among different life stages. Also we described how the rate of growth, R0 or λ, of a population could be determined by relating the population density of one generation to that of the next. In this chapter we explore theoretical models of biological control, the use of models to study populations of introduced plant species, and then models of the spread of introduced species. The strengths and weaknesses of different models will be evaluated. A more extensive treatment of models of weed populations can be found in Cousens and Mortimer (1995).

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,744

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,133 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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