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Enregistrement W4401244722 · doi:10.1146/annurev-ecolsys-102722-012749

Cities Shape the Diversity and Spread of Nonnative Species

2024· article· en· W4401244722 sur OpenAlexafffund
Luke J. Potgieter, Daijiang Li, Benjamin Baiser, Ingolf Kühn, Myla F. J. Aronson, Marta Carboni, Laura Celesti‐Grapow, Ana Carolina Lacerda de Matos, Zdeňka Lososová, Flavia Montaño‐Centellas, Petr Pyšek, David M. Richardson, Toby P. N. Tsang, Rafael Dudeque Zenni, Marc W. Cadotte

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Ecology Evolution and Systematics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAkademie Věd České RepublikyConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoDeutsches Zentrum für integrative Biodiversitätsforschung Halle-Jena-LeipzigGrantová Agentura České RepublikyUniversity of TorontoDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversity of Toronto ScarboroughNational Science Foundation
Mots-clésBiodiversityGeographyEcologyEconomic geographyDiversity (politics)Introduced speciesBiogeographyGlobalizationBiologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The globalization of trade and increased human mobility have facilitated the introduction and spread of nonnative species, posing significant threats to biodiversity and human well-being. As centers of global trade and human populations, cities are foci for the introduction, establishment, and spread of nonnative species. We present a global synthesis of urban characteristics that drive biological invasions within and across cities, focusing on four axes: ( a ) connectivity, ( b ) physical properties, ( c ) culture and socioeconomics, and ( d ) biogeography and climate. Urban characteristics such as increased connectivity within and among cities, city size and age, and wealth emerged as important drivers of nonnative species diversity and spread, while the relative importance of biogeographic and climate drivers varied considerably. Elaborating how these characteristics shape biological invasions in cities is crucial for designing and implementing strategies to mitigate the impacts of invasions on ecological systems and human well-being.

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 enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations30
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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