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Enregistrement W2562408372 · doi:10.1139/cjz-2016-0107

Cascading community and ecosystem consequences of introduced coconut palms (<i>Cocos</i> <i>nucifera</i>) in tropical islands

2016· article· en· W2562408372 sur OpenAlexvenueno aff
Hillary S. Young, Ana Miller‐ter Kuile, Douglas J. McCauley, Rodolfo Dirzo

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife ServiceUniversity of California, San DiegoNational Geographic SocietyNational Science Foundation
Mots-clésCocos nuciferaBiologyEcosystemEcologyAbiotic componentHerbivoreAgroforestryBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biological invasions are a pervasive and dominant form of anthropogenic disturbance. However, we seldom have the opportunity to evaluate the long-term, indirect, and often slow-moving cascading effects of invasions at the community and ecosystem scale. Here we synthesize the collective knowledge from 10 years of study on the influence of the deep historical introduction of coconut palms (Cocos nucifera L.) across a series of islets at Palmyra Atoll. Through a suite of pathways, we find this palm drives near-complete ecosystem state change when it becomes dominant. Abiotic conditions are transformed, with major soil nutrients 2.7–11.5 times lower and water stress 15% elevated in palm-dominated forests compared with native forest. Faunal communities are likewise dramatically altered, not only in composition but also in behavior, body size, and body condition. Biotic interactions, including herbivory rates, palatability, and seed predation, are likewise changed. Cumulatively, these changes transform food webs, leading to dramatically shortened and simplified food chains in invaded ecosystems. Many of these changes appear to create slow-acting feedback loops that favor the palm at the expense of native species. Given the widespread nature of this historical introduction, many island and coastal regions of tropical oceans may be similarly transformed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations21
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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