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Enregistrement W2607254581 · doi:10.1002/rra.3149

Giant hogweed at its northern distribution limit in North America: Experiments for a better understanding of its dispersal dynamics along rivers

2017· article· en· W2607254581 sur OpenAlexafffundabout
N. Trottier, Elisabeth Groeneveld, Claude Lavoie

Notice bibliographique

RevueRiver Research and Applications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiological dispersalEcologyRiparian zoneHabitatSeed dispersalPopulationBiologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We studied the reproduction and dispersal of giant hogweed ( Heracleum mantegazzianum ) at its northern distribution limit in North America (Québec, 2014–2016) to better understand the invasion dynamics of the species along rivers. Seeds were collected from a riparian population to conduct germination, floatation, and dispersal experiments. Data were analysed in comparison with a real invasion case that was initiated about 10 years ago along a river system. In Québec, giant hogweed individuals produce on average 14,000 to 16,000 seeds with a germination rate of 75–85%. Seeds with endosperm that fall in water likely sink within 5 hr. Along a small brook, most disperse over short distances (<40 m) in summer, although some can travel 100–300 m. These data suggest that late‐summer or early‐fall water dispersal of seeds would not explain the magnitude and rapidity of the invasion patterns observed along streams. We suggest that late‐fall and, especially, spring floods are the most efficient dispersal vectors for giant hogweed seeds and are likely responsible for the establishment of populations kilometres downstream from introduction points along river systems. The spread of giant hogweed would consequently be less influenced in the near future by a rise in temperature than by a change in the magnitude or timing of flood events.

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 enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,953

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,153 · 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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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