Predicting current and future distribution of Hovenia dulcis Thunb. (Rhamnaceae) worldwide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biological invasions are increasingly recognized as one of the major threats to biodiversity. The Japanese raisin tree ( Hovenia dulcis ) is native to East Asia, however, in southeastern South America this species has become one of the most pervasive invaders. Hovenia dulcis has many biological characteristics that favor the process of invasion and few studies have indicated changes in the structure and composition of native plant communities where this species has become invader. Given the invasiveness shown in southeastern South America, our main goal was to identify the potentially suitable habitats for this invasive species at a global scale. In this sense, we modeled the potential distribution of H. dulcis along the terrestrial areas worldwide using an ensemble forecasting approach. Additionally, the percentage of overlapping biodiversity hotspot areas with the currently suitable areas for this species was calculated. Our results revealed that the current potential H. dulcis range is equivalent to 7.88% (12,719,365 km 2 ) of the terrestrial area worldwide. For the future scenarios of climate change, the potential distribution area tends to have a small reduction. However, significant suitable areas were identified for H. dulcis range in the northern limits of the boreal distribution. Currently, around 17% of biodiversity hotspot areas overlap with the suitable areas for H. dulcis occurrence. In summary, given that the prevention is well-recognized as a more effective management action against invasive alien species, it is essential to implement policies to prevent H. dulcis introduction in suitable areas worldwide, as well as local population control, especially in biodiversity hotspots.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».