Niche shifts and range expansions after invasions of two major pests: the Asian longhorned beetle and the citrus longhorned beetle
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In recent years, the quarantine forestry pests the Asian longhorned beetle (ALB) Anoplophora glabripennis and the citrus longhorned beetle (CLB) Anoplophora chinensis have spread across the Northern Hemisphere, triggering concern about their potential distribution. However, little is known about the niche shifts of the pests during the invasion, making it difficult to assess their potential ranges. We thus employed two distinct approaches (i.e., ordination-based and reciprocal model-based) to compare the native and invaded niches of ALB and CLB after their spread to new continents based on global occurrence records. We further constructed models with pooled occurrences from both the native and invaded ranges to analyze the effects of occurrence partitioning on predicted ranges. RESULTS: We detected expansions in the invaded niches of both pests, indicating that the niches shifted to varying extents after the invasion. Large shares of the native niches of ALB and CLB remained unfilled, revealing the potential for further invasion in new regions. The models calibrated with pooled occurrences clearly underestimated the potential ranges in invaded regions compared with the projections based on partitioned models considering native and invaded areas separately. CONCLUSIONS: These results emphasize the importance of elucidating the niche dynamics of invasive species for obtaining accurately predicted ranges, which may help identify risk areas masked by the assumption of niche conservatism. Furthermore, prevention and quarantine measures for ALB and CLB are clearly needed to avoid future serious damage to forest ecosystems. © 2023 Society of Chemical Industry.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».