Assessing the relative importance of human and spatial pressures on non-native plant establishment in urban forests using citizen science
Notice bibliographique
Résumé
Since 2007, more people in the world live in urban than in rural areas. The development of urban areas has encroached into natural forest ecosystems, consequently increasing the ecological importance of parks and fragmented forest remnants. However, a major concern is that urban activities have rendered urban forests susceptible to non-native species incursions, making them central entry sites where non-native plant species can establish and spread. We have little understanding of what urban factors contribute to this process. Here we use data collected by citizen scientists to determine the differential impacts of spatial and urban factors on non-native plant introductions in urban forests. Using a model city, we mapped 18 urban forests within city limits, and identified all the native and non-native plants present at those sites. We then determined the relative contribution of spatial and socioeconomic variables on the richness and composition of native and non-native plant communities. We found that socioeconomic factors rather than spatial factors (e.g., urban forest area) were important modulators of overall or non-native species richness. Non-native species richness in urban forest fragments was primarily affected by residential layout, recent construction events, and nearby roads. This demonstrates that the proliferation of non-native species is inherent to urban activities and we propose that future studies replicate our approach in different cities to broaden our understanding of the spatial and social factors that modulate invasive species movement starting in urban areas.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».