Notice bibliographique
Résumé
The trajectory of plant invasions - for better or for worse - can be tied to interactions between plants and the soil community. Here, we highlight five broad ways in which belowground interactions can influence the trajectory of biological invasions by non-native plant species. First, many non-native plant species in their non-native ranges can interact very differently with the resident soil community than do native species. Second, non-native plant species often interact very differently with the soil community in their non-native ranges than in their native ranges, which can result in enemy release from antagonistic interactions. Third, non-native plant species can cultivate a soil community that disproportionately harms native competitors in invaded communities. Fourth, antagonistic soil biota in invaded communities can reduce the performance of non-native plant species, resulting in meaningful biotic resistance against invasion. Fifth, besides or in addition to antagonistic interactions with soil biota, soil mutualisms can promote the success of invasive plant species (i) when mutualists co-invade with non-native plant species that require obligate specialist mutualists, (ii) when mutualists enhance the performance of non-native plant species in their non-native ranges, and (iii) when biotic interactions in the invaded community suppress the soil mutualists of native plant species. We conclude that management practices aimed at manipulating plant - soil interactions have considerable potential to help control plant invasions, but further work is needed to understand the spatial, temporal, taxonomic and biogeographic drivers of context dependence in interactions among plants and soil biota.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».