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Enregistrement W4224949872 · doi:10.1007/s43621-022-00083-w

Re-evaluating invasive species in degraded ecosystems: a case study of red-eared slider turtles as partial ecological analogs

2022· article· en· W4224949872 sur OpenAlexaff
Marc Dupuis‐Désormeaux, Jeffrey E. Lovich, J. Whitfield Gibbons

Notice bibliographique

RevueDiscover Sustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurtle Biology and Conservation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesCollege of Engineering, Michigan State UniversityMichigan State University
Mots-clésTurtle (robot)EcosystemWetlandEcologyInvasive speciesIntroduced speciesFreshwater ecosystemEnvironmental scienceBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Exotic species are often vilified as “bad” without consideration of the potential they have for contributing to ecological functions in degraded ecosystems. The red-eared slider turtle (RES) has been disparaged as one of the worst invasive species. Based on this review, we suggest that RES contribute some ecosystem functions in urban wetlands comparable to those provided by the native turtles they sometimes dominate or replace. While we do not advocate for releases outside their native range, or into natural environments, in this review, we examine the case for the RES to be considered potentially beneficial in heavily human-altered and degraded ecosystems where native turtles struggle or fail to persist. After reviewing the ecosystem functions RESs are known to provide, we conclude that in many modified environments the RES is a partial ecological analog to native turtles and removing them may obviate the ecological benefits they provide. We also suggest research avenues to better understand the role of RESs in heavily modified wetlands.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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