Landscape, demographic, and dispersal parameters influence the spread and establishment of an aquatic biological invasion
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Human‐mediated species introductions are contributing to the biotic homogenization of global flora and fauna. Despite extensive research, we lack simple methods of predicting how and where an introduced species will spread and establish, particularly in species with complex life histories in aquatic ecosystems. We predict that spread can be modeled simply using the characteristics of the invading population, specifically species growth rate and dispersal capacity. In addition, we predict that the establishment of introduced species should be explained by the characteristics of the receiving ecosystem. Using the brown trout ( Salmo trutta ) invasion on the Island of Newfoundland as a case study, we fit and test a reaction–diffusion model with brown trout population data collected from the literature. Next, we use statistical models to assess the influence of a suite of abiotic (conductivity, pH, turbidity, calcium), biotic (Atlantic salmon occurrence), and landscape (watershed relief, watershed area, distance to original introduction) variables on brown trout establishment (i.e., presence–absence) patterns. We find that observed coastal spread in Newfoundland is slow (~4.4 km/year), and that it lies on the lower end of the range of predictions made by the reaction–diffusion model parameterized based on the estimates of growth rate and movement from the literature (predicted spread range 1.4 to 92 km/year). Also, we did not find evidence for a relationship between abiotic or biotic variables and brown trout establishment. However, we did observe that landscape variables of the distance to trout introduction point and estuary area may explain establishment patterns along the south coast of Newfoundland. Our results suggest the importance of using population‐specific parameterization and the need to integrate regional landscape factors that are generally applicable across biological invasions (e.g., distance to introduction), and those that are more specific to the ecology of the invader (e.g., estuary area). Our study contextualizes the mechanisms that contribute to a slow invasion by an aquatic species with a complex life history and reveals that future studies need to integrate a variety of methods to elucidate the processes governing invasions.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».