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Enregistrement W3130900099 · doi:10.1007/s10750-021-04523-y

The unreliable concept of native range as applied to the distribution of the rusty crayfish (Faxonius rusticus) in North America

2021· article· en· W3130900099 sur OpenAlexaffabout
Radu Cornel Guiașu, Mark Labib

Notice bibliographique

RevueHydrobiologia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCrustacean biology and ecology
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrayfishIntroduced speciesInvasive speciesRange (aeronautics)EcologyConfusionBiologyNative americanGenealogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The concept of native range in invasion biology is difficult to define since, in many cases, this type of range is unknown and cannot be determined. We investigate the uncertainties related to this concept by focusing on the distribution of Faxonius rusticus (Girard, 1852), also known as the rusty crayfish, which is perceived as possibly the worst invasive crayfish species in North America. In this study, we undertake a comprehensive literature review, which includes 430 studies published between 1852 and 2018, in order to analyze the native and introduced ranges of this species. The rusty crayfish was reported to occur in 33 states in the U.S.A. and 3 Canadian Provinces. Ten of these U.S. states and one Canadian Province have been included multiple times in both the native and the non-native ranges of this crayfish. The confusion regarding the limits and history of the native range of the rusty crayfish has implications for the conservation of this species in various jurisdictions. This review also demonstrates that even for intensely studied species perceived as invasive, we often do not have a clear understanding of essential concepts such as native and non-native range.

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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,544

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 savante0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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