Predictive mapping to identify refuges for plant communities threatened by earthworm invasion
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biological invasions by cryptic ecosystem engineers can alter the ecological and socio‐economic values of ecosystems in ways that may take decades to detect. The invasion of North American glacial refuges by non‐native earthworms offers a prominent but understudied example of a cryptic invasion. Non‐native earthworms are known to alter carbon sequestration, disrupt mycorrhizal networks and homogenize plant communities, but natural resource managers still lack robust protocols to identify and safeguard high conservation value communities (HCVCs) from such invasions. In the absence of such protocols, or reliable methods to eradicate non‐native earthworm populations once established, there is an urgent need for methods to identify HCVCs at risk of or potentially shielded from earthworm invasion by the existence of abiotic barriers to their dispersal or persistence in such sites. We developed species distribution models (SDMs) using in situ field surveys and remotely sensed data to (1) identify factors limiting the occurrence of non‐native Lumbricus earthworms in imperilled coastal Douglas‐fir ( Pseudotsuga menziesii ) forest and Garry oak ( Quercus garryana ) and maritime meadow ecosystems endemic to glacial refugia of the Pacific Northwest of North America and to (2) evaluate their influence on plant species diversity and identify abiotic factors capable of preventing their dispersal or persistence at a site. As predicted, shallow, drier soils and steeper terrain limited earthworm occurrence and abundance in our highly heterogeneous study area, and earthworm presence appeared to reduce plant species richness. Our results indicated that HCVCs endemic to shallow‐soil (< 12 ± 3 cm) sites that experience regular summer drought appear to act as refuges from invasion by non‐native earthworms. Our results also elevate concerns for the conservation of deep‐soil habitats not isolated from earthworm invasions by shallow soil, saltwater or other barriers to earthworm dispersal. The SDMs developed here offer guidance to the identification of potential refuges for the conservation of imperilled native species and communities from the detrimental effects non‐native earthworms in glacial refugia of western North America and should thereby facilitate proactive planning by conservation practitioners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».