Invasive Alien Plant Species—Raising Awareness of a Threat to Biodiversity and Ecological Connectivity (EC) in the Adriatic-Ionian Region
Notice bibliographique
Résumé
Improving ecological connectivity (EC) within landscapes by establishing corridors and ecological networks has been proposed to counteract the negative effects of habitat fragmentation and climate change on biodiversity. To be functional, ecological networks should be kept free of opportunistic invasive species that can disrupt EC between protected areas and cause biodiversity loss. The present study focused on perennial herbaceous species whose occurrence in the Adriatic-Ionian region has increased in the last two decades, namely common milkweed (Asclepias syriaca), Jerusalem artichoke (Helianthus tuberosus), Japanese knotweed (Reynoutria japonica), Bohemian knotweed (Reynoutria × bohemica), giant hogweed (Heracleum mantegazzianum), giant goldenrod (Solidago gigantea), Canadian goldenrod (Solidago canadensis), and Bermuda buttercup (Oxalis pes-caprae). All species have a high potential to spread in grasslands, abandoned agricultural fields, forest edges, and riparian areas and pose a significant threat to native plant communities and biodiversity. Restoring heavily infested sites is a major challenge because these perennial invaders are very persistent and tend to alter the soil environment in invaded habitats and prevent the recolonization of native plant communities. Therefore, early action should be taken to prevent the spread of these environmental weeds in ecological networks and protected areas with high conservation value.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».