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Enregistrement W3185374053 · doi:10.1111/ddi.13381

Invasion disharmony in the global biogeography of native and non‐native beetle species

2021· article· en· W3185374053 sur OpenAlexaff
Andrew M. Liebhold, Rebecca M. Turner, Rachael E. Blake, Cléo Bertelsmeier, Eckehard G. Brockerhoff, Helen F. Nahrung, Deepa S. Pureswaran, Alain Roques, Hanno Seebens, Takehiko Yamanaka

Notice bibliographique

RevueDiversity and Distributions · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceMinistry of Business, Innovation and EmploymentBundesministerium für Bildung und ForschungSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungBiodiversa+Fakulta Lesnická a Drevarská, Česká Zemědělská Univerzita v PrazeNew Zealand’s Biological HeritageNational Socio-Environmental Synthesis CenterNational Science FoundationInternational Programs, US Forest ServiceU.S. Department of Agriculture
Mots-clésIntroduced speciesEcologyBiogeographyBiologyInvasive speciesNestednessGeographyTaxonBiodiversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim The concept of “island disharmony” has been widely applied to describe the systematic over‐ and under‐representation of taxa on islands compared to mainland regions. Here, we explore an extension of that concept to biological invasions. We compare biogeographical patterns in native and non‐native beetle (Coleoptera) assemblages from around the world to test whether beetle invasions represent a random sample of species or whether some families are more prone to invade than others. Location Global. Methods Numbers of non‐native beetle species established in ten regions worldwide were compared with the land area of each region. The distribution of species among families was compared with the distribution among families for all species native to the same region and with the distribution among families for the global pool of all known beetle species. Ordination analysis was used to characterize differences among native and non‐native assemblages based upon the distribution of species among families. Results We report a total of 1,967 non‐native beetle species across all ten regions, and a classic log–log relationship between numbers of species per region and land area though relationships are generally stronger for native assemblages. Some families (e.g., Dermestidae and Bostrichidae) are over‐represented and others (e.g., Carabidae, Scarabaeidae and Buprestidae) are under‐represented in non‐native assemblages. The distribution of species among families is generally similar among native assemblages with greatest similarities among nearby regions. In contrast, non‐native species assemblages are more similar to each other than to native species assemblages. Main conclusions Certain families are over‐represented, and others are under‐represented in non‐native beetle assemblages compared to native assemblages, indicating “invasion disharmony” in the global representation of beetle families. Similarities in composition among non‐native assemblages may reflect unobserved associations with invasion pathways and life‐history traits that shape invasion success of different insect groups.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations30
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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