Exploring the role of life history traits and introduction effort in understanding invasion success in mammals: A case study of Barbary ground squirrels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Invasive species –species that have successfully overcome the barriers of transport, introduction, establishment, and spread– are a risk to biodiversity and ecosystem function. Introduction effort is one of the main factors underlying invasion success, but life history traits are also important as they influence population growth. In this contribution, we first investigated life history traits of the Barbary ground squirrel, Atlantoxerus getulus , a species with a very low introduction effort. We then studied if their invasion success was due to a very fast life history profile by comparing their life history traits to those of other successful invasive mammals. Next, we examined whether the number of founders and/or a fast life history influences the invasion success of squirrels. Barbary ground squirrels were on the fast end of the “fast-slow continuum”, but their life history was not the only contributing factor to their invasion success, as the life history profile is comparable to other invasive species that do not have such a low introduction effort. We also found that neither life history traits nor the number of founders explained the invasion success of introduced squirrels in general. These results contradict the concept that introduction effort is the main factor explaining invasion success, especially in squirrels. Instead, we argue that invasion success can be influenced by multiple aspects of the new habitat or the biology of the introduced species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».