The rise of the Functional Response in invasion science: a systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Predicting which non-native species will negatively impact biodiversity is a longstanding research priority. The Functional Response (FR; resource use in relation to availability) is a classical ecological concept that has been increasingly applied to quantify, assess and compare ecological impacts of non-native species. Despite this recent growth, an overview of applications and knowledge gaps across relevant contexts is currently lacking. We conducted a systematic review using a combination of terms regarding FR and invasion science to synthesise scientific studies that apply the FR approach in the field and to suggest new areas where it could have valuable applications. Trends of publications using FR in invasion science and publications about FR in general were compared through the Activity Index. Data were extracted from papers to reveal temporal, bibliographic, and geographic trends, patterns in study attributes such as type of interaction and habitat investigated, taxonomic groups used, and context-dependencies assessed. In total, 120 papers were included in the review. We identified substantial unevenness in the reporting of FRs in invasion science, despite a rapidly growing number of studies. To date, research has been geographically skewed towards North America and Europe, as well as towards predator-prey interactions in freshwater habitats. Most studies have focused on a few species of invertebrates and fishes. Species origin, life stage, environmental temperature and habitat complexity were the most frequently considered context-dependencies. We conclude that while the FR approach has thus far been narrowly applied, it has broad potential application in invasion science and can be used to test major hypotheses in this research field.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle