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Enregistrement W2604563406

Analyses of environmental factors for the persistence of Myrmica rubra (Hymenoptera: Formicidae) in green spaces of the Greater Toronto Area and applications of ecological niche/species distribution models

2014· article· en· W2604563406 sur OpenAlexaboutno aff
Naokazu Ito

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHymenopteraEcologyPersistence (discontinuity)NicheDistribution (mathematics)GeographyBiologyMathematicsEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Palearctic native European fire ant Myrmica rubra have been sighted frequently across the Greater Toronto Area (GTA) in recent years. Although their populations in the GTA are fragmented, this non native invasive ant species has potential to expand well beyond their current habitats. In order to ascertain the ecological conditions for the persistence of M. rubra, an extensive study was conducted at conservation areas across the GTA.
\n
\nBased on some of the ecological factors required for M. rubra, ecological niche models (ENMs)/species distribution models (SDMs) were constructed on 3 different scales using occurrence data for better mitigation and prevention of this invasive species and to predict their future potential geographic distributions in the face of climate change.
\n
\nFrom an array of regression analyses, it was found that soil surface moisture level (p = 0.005, odds ratio = 1.04), soil surface temperature (p = 0.001, Odds ratio = 1.14), and altitude (p = 0.001, odds ratio = 0.99) are essential for M. rubra to persist. It was also found that M. rubra does displace other ant species as well as arthropods, and this is in agreement with the results from other publications. Based on the ENMs/SDMs, this non native invasive species has potential to spread beyond the current distribution range, and susceptible areas should be monitored for future invasion and expansion.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,658

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,150 · 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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