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Enregistrement W4399091138 · doi:10.1111/gcb.17319

Shifting the paradigm: The role of introduced plants in the resiliency of terrestrial ecosystems to climate change

2024· article· en· W4399091138 sur OpenAlexaff
Heather M. Kharouba

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcosystemClimate changePsychological resilienceEcologyEnvironmental resource managementResilience (materials science)Terrestrial ecosystemNovel ecosystemTotal human ecosystemEcosystem healthEcosystem servicesEnvironmental scienceGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current ecological communities are in a constant state of flux from climate change and from species introductions. Recent discussion has focused on the positive roles introduced species can play in ecological communities and on the importance of conserving resilient ecosystems, but not how these two ideas intersect. There has been insufficient work to define the attributes needed to support ecosystem resilience to climate change in modern communities. Here, I argue that non-invasive, introduced plant species could play an important role in supporting the resilience of terrestrial ecosystems to climate change. Using examples from multiple taxonomic groups and ecosystems, I discuss how introduced plants can contribute to ecosystem resilience via their roles in plant and insect communities, as well as their associated ecosystem functions. I highlight the current and potential contributions of introduced plants and where there are critical knowledge gaps. Determining when and how introduced plants are contributing to the resilience of ecosystems to climate change will contribute to effective conservation strategies.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,027
Communication savante0,0050,013
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,274
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'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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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