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Enregistrement W4291993726 · doi:10.1371/journal.pbio.3001729

The EICAT+ framework enables classification of positive impacts of alien taxa on native biodiversity

2022· article· en· W4291993726 sur OpenAlexaff
Giovanni Vimercati, Anna F. Probert, Lara Volery, Rubén Bernardo‐Madrid, Sandro Bertolino, Vanessa Céspedes, Franz Essl, Thomas Evans, Belinda Gallardo, Laure Gallien, Pablo González‐Moreno, Marie Charlotte Grange, Cang Hui, Jonathan M. Jeschke, Stelios Katsanevakis, Ingolf Kühn, Sabrina Kumschick, Jan Pergl, Petr Pyšek, Loren H. Rieseberg, Tamara B. Robinson, Wolf‐Christian Saul, Cascade J. B. Sorte, Montserrat Vilà, John R. Wilson, Sven Bacher

Notice bibliographique

RevuePLoS Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónAustralian Research CouncilNatural Environment Research CouncilAkademie Věd České RepublikyMinisterio de Ciencia e InnovaciónBundesministerium für Bildung und ForschungDST-NRF Centre of Excellence for Invasion BiologyAustrian Science FundTechnology Agency of the Czech RepublicAgence Nationale de la RechercheDepartment of Forestry, Fisheries and the EnvironmentNational Research FoundationGrantová Agentura České RepublikyLifeWatch – Niclas Öberg FoundationAlexander von Humboldt-StiftungSight Research UKSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungEuropean Regional Development FundHellenic Foundation for Research and InnovationBiodiversa+National Science Foundation
Mots-clésAlienBiodiversityBiologyBiological dispersalEcologyIUCN Red ListIntroduced speciesAlien speciesTaxonInvasive speciesRange (aeronautics)HabitatPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Species introduced through human-related activities beyond their native range, termed alien species, have various impacts worldwide. The IUCN Environmental Impact Classification for Alien Taxa (EICAT) is a global standard to assess negative impacts of alien species on native biodiversity. Alien species can also positively affect biodiversity (for instance, through food and habitat provisioning or dispersal facilitation) but there is currently no standardized and evidence-based system to classify positive impacts. We fill this gap by proposing EICAT+, which uses 5 semiquantitative scenarios to categorize the magnitude of positive impacts, and describes underlying mechanisms. EICAT+ can be applied to all alien taxa at different spatial and organizational scales. The application of EICAT+ expands our understanding of the consequences of biological invasions and can inform conservation decisions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, 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

Citations73
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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