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Enregistrement W4396846460 · doi:10.1016/j.fmre.2024.05.001

Can competitive effects and responses of alien and native species predict invasion outcomes?

2024· article· en· W4396846460 sur OpenAlexaff
Tingting Wu, Yuanzhi Li, Marc W. Cadotte, Óscar Godoy, Chengjin Chu

Notice bibliographique

RevueFundamental Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEuropean Social FundNational Key Research and Development Program of ChinaMinisterio de Economía y CompetitividadNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAlienAlien speciesInvasive speciesIntroduced speciesEcologyBiologyMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relative competitive ability of native and alien species, which consists of competitive effect (CE) and response (CR), has often been invoked as a key determinant of invasion success. Previous studies have reported that an alien species with a high CE and /or a low CR would successfully invade a native species. However, no studies have yet empirically examined the hypothesis or tested the consistency of invasion outcomes predicted by the CE-CR framework and modern species coexistence theory (MCT). To fill this research gap, we conducted a pairwise competition experiment between five alien and five native species, quantified CE and CR based on their biomass in the absence and presence of one competitor, and predicted invasion outcomes based on both CE-CR and MCT frameworks. We have demonstrated theoretically that the CE and CR frequently measured in previous work are only approximations of interspecific competitive coefficients, and thus could not completely predict the invasion outcomes. As we expected, the invasion outcomes predicted by the CE-CR framework were partially consistent with the predictions by the MCT framework. Specifically, aliens with low CR and high CE tended to exclude natives, while aliens with high CR and low CE tended to be excluded by natives according to MCT. In contrast, pairs of stable coexistence and priority effects did not conform to the theoretical expectation. Despite the theoretical defects of the CE-CR framework, it can provide some useful value in predicting the invasion outcomes, especially when intrinsic growth rate and intraspecific competition coefficients are not available. Our study is the first to compare invasion outcomes separately derived from qualitative (the CE-CR framework) and quantitative (the MCT framework) methods. We recommend that future research should adopt quantitative approaches such as MCT as far as possible, to more comprehensively understand and predict the biotic outcomes of interacting species.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,308 · 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'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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