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Enregistrement W4294104458 · doi:10.1111/ele.14088

The <scp>EICA</scp> is dead? Long live the <scp>EICA</scp> !

2022· review· en· W4294104458 sur OpenAlexafffund
Ragan M. Callaway, Jacob E. Lucero, José L. Hierro, Christopher J. Lortie

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2022
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKansas NSF EPSCoR
Mots-clésBiologyCompetition (biology)Generalist and specialist speciesHerbivoreTraitEcologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An important hypothesis for how plants respond to introduction to new ranges is the evolution of increased competitive ability (EICA). EICA predicts that biogeographical release from natural enemies initiates a trade-off in which exotic species in non-native ranges become larger and more competitive, but invest less in consumer defences, relative to populations in native ranges. This trade-off is exceptionally complex because detecting concomitant biogeographical shifts in competitive ability and consumer defence depends upon which traits are targeted, how competition is measured, the defence chemicals quantified, whether defence chemicals do more than defend, whether 'herbivory' is artificial or natural, and where consumers fall on the generalist-specialist spectrum. Previous meta-analyses have successfully identified patterns but have yet to fully disentangle this complexity. We used meta-analysis to reevaluate traditional metrics used to test EICA theory and then expanded on these metrics by partitioning competitive effect and competitive tolerance measures and testing Leaf-Specific Mass in detail as a response trait. Unlike previous syntheses, our meta-analyses detected evidence consistent with the classic trade-off inherent to EICA. Plants from non-native ranges imposed greater competitive effects than plants from native ranges and were less quantitatively defended than plants from native ranges. Our results for defence were not based on complex leaf chemistry, but instead were estimated from tannins, toughness traits and primarily Leaf-Specific Mass. Species specificity occurred but did not influence the general patterns. As for all evidence for EICA-like trade-offs, we do not know if the biogeographical differences we found were caused by trade-offs per se, but they are consistent with predictions derived from the overarching hypothesis. Underestimating physical leaf structure may have contributed to two decades of tepid perspectives on the trade-offs fundamental to EICA.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,002

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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