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Enregistrement W4392489329 · doi:10.1111/jbi.14825

Time since first naturalization is key to explaining non‐native plant invasions on islands

2024· article· en· W4392489329 sur OpenAlexaff
Fabio Mologni, Peter J. Bellingham, E. K. Cameron, Anthony E. Wright

Notice bibliographique

RevueJournal of Biogeography · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNaturalizationBiological dispersalEcologyOccupancyGeographyIntroduced speciesTaxonBiogeographyBiologyPhytogeographyVascular plantSpecies richnessDemographyAlienPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Investigating the extent of insular invasions by non‐native species (i.e., the number of islands they occupy) is central to island conservation. However, interrelationships among plant life history traits, naturalization histories, and island characteristics in determining island occupancy by non‐native plant species are poorly understood. We investigated whether island occupancy by different non‐native plant species declines in relation to their year of first naturalization and whether periods of first naturalization differ among growth forms, dispersal modes, and biogeographic origins. Then, we asked if non‐native plants that naturalized more recently occur more frequently on islands that are large, less isolated, and close to urban areas. We contrasted trends across growth forms, dispersal modes, and biogeographic origins. Location 264 offshore islands in northern Aotearoa New Zealand. Taxa Vascular plant species. Methods We combined field surveys and published data for 767 non‐native plant species on the islands. We categorized each species according to its growth form ( n = 3), dispersal mode ( n = 4) and biogeographic origin ( n = 5) and identified its year of first naturalization in Aotearoa New Zealand. We tested our hypotheses using ANCOVA and generalized linear models (GLMs). Results There were similar declines in island occupancy in relation to the year of first naturalization in Aotearoa New Zealand across all trait and biogeographic origin categories. First naturalization times of herbaceous species, those with unspecialized dispersal modes, and those originating from Eurasia and the Mediterranean basin were disproportionately earlier than other categories. Non‐native plants with more recent first naturalization occur more frequently on large islands close to urban areas, but not on less isolated ones. Relationships with island characteristics did not differ among trait and biogeographic origin categories. Main Conclusions Overall, time of first naturalization was more important than trait and biogeographic origin categories in explaining non‐native plant invasion patterns on islands. Since there were similar relationships between island occupancy and the year of first naturalization in Aotearoa New Zealand for all categories, management bodies should focus on non‐native plant species of trait and biogeographic origin categories that have naturalized recently (e.g., woody species from other regions within Oceania), and on large islands close to urban areas. Introduction and naturalization histories provide essential context for interpreting the role of plant traits and biogeographic origin in understanding plant invasions on islands.

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 enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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