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Enregistrement W4402309777 · doi:10.1111/ddi.13911

Why so many Hemiptera invasions?

2024· article· en· W4402309777 sur OpenAlexaffabout
Andrew M. Liebhold, Rebecca M. Turner, Charles R. Bartlett, Cléo Bertelsmeier, Rachael E. Blake, Eckehard G. Brockerhoff, Charlotte E. Causton, Janis N. Matsunaga, Stuart H. McKamey, Helen F. Nahrung, Christopher L. Owen, Deepa S. Pureswaran, Alain Roques, Scott A. Schneider, Allen Sanborn, Takehiko Yamanaka

Notice bibliographique

RevueDiversity and Distributions · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceU.S. Department of AgricultureCOmON StichtingNational Socio-Environmental Synthesis CenterSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésHemipteraEcologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim The Hemiptera is the fifth‐largest insect order but among non‐native insect species is approximately tied with the Coleoptera as the most species‐rich insect order (Hemiptera comprise 20% more species than in world fauna). This over‐representation may result from high propagule pressure or from high species invasiveness. Here, we assess the reasons for over‐representation in this group by analysing geographical, temporal and taxonomic variation in numbers of historical invasions. Location Global. Method We assembled lists of historical Hemiptera invasions in 12 world regions, countries or islands (Australia, Chile, Europe, New Zealand, North America, South Africa, South Korea, Japan and the Galapagos, Hawaiian, Okinawa and Ogasawara Islands) and border interception data from nine countries (Australia, Canada, European Union, United Kingdom, Hawaii, Japan, New Zealand, South Korea, USA mainland and South Africa). Using these data, we identified hemipteran superfamilies that are historically over‐represented among established non‐native species, and superfamilies that are over‐represented among arrivals (proxied by interceptions). We also compared temporal patterns of establishments among hemipteran suborders and among regions. Results Across all regions, patterns of over‐ and under‐representation were similar. The Aphidoidea, Coccoidea, Aleyrodoidea, Cimicoidea and Phylloxeroida were over‐represented among non‐native species. These same superfamilies were not consistently over‐represented among intercepted species indicating that propagule pressure does not completely explain the tendency of some Hemiptera to be over‐represented among invasions. Asexual reproduction is common in most over‐represented superfamilies and this trait may be key to explaining high invasion success in these superfamilies. Conclusions We conclude that both propagule pressure and species invasiveness are drivers of high invasion success in the Sternorrhyncha suborder (aphids, scales, whiteflies) and this group plays a major role in the exceptional invasion success of Hemiptera in general. The high historical rates of invasion by Sternorrhyncha species provide justification for biosecurity measure focusing on exclusion of this group.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations16
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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