Constructing Standard Invasion Curves from Herbarium Data—Toward Increased Predictability of Plant Invasions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Prevention, early detection, rapid response, and prioritization are essential components of effective and cost-efficient invasive plant management. However, successfully implementing these strategies requires the ability to accurately predict the temporal and spatial dynamics of newly/recently detected nonnative species. Why some nonnative species become invasive and the source of variation in lag time between arrival and the onset of invasive expansion are poorly understood. One tool to fill these knowledge gaps is the “invasion curve,” which tracks nonnative species abundance (i.e., area invaded) over time after arrival in a new area. Since invasive species curves rely primarily on records from herbarium collections, we propose that these collections can be used as a springboard to develop a standardized approach to building invasion curves. This would allow researchers to compare the trajectories of nonnative species, improving risk assessment and our ability to recognize potential invasive species and factors contributing to both invasibility and invasiveness. While there have been admirable efforts to produce invasion curves, several barriers exist to their reliable production and standardization. In this paper, we explore the challenges related to the efficient production of these curves for plants using herbarium data and suggest ways in which progress could occur. It is our hope that this will better position herbaria and researchers to aid natural resource managers to prioritize needs, make effective management decisions, and develop targeted prevention and monitoring programs by taking advantage of lag times to implement timely responses.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle