Physiologically based demographic model/GIS analyses of thirteen invasive species in Africa: why the biology matters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Globally, research and policy groups often lack the expertise to develop appropriate models to analyze agroecological and invasive species problems holistically to inform management and quarantine policy development under extant and climate change over wide geographic landscapes. Off-the-shelf species distribution models (SDM) correlate weather and other variables to records of species presence and have become the mainstay for predicting the geographic distribution and favorability of invasive species (Elith 2017). However, SDM analyses lack the capacity to examine the underpinning dynamics of agroecosystems required to inform policy and develop management strategies. We propose that age-structured physiologically based demographic models (PBDMs) can solve important aspects of this challenge as they can be used to examine prospectively species dynamics locally as well as their potential geographic distribution and relative abundance across vast areas independent of presence records. PBDMs fall under the ambit of time-varying life tables (TVLTs; cf. Gilbert et al . 1976) and capture the weather driven biology, dynamics, and interactions of species, and can be used to examine the system from the perspective of any of the interacting species. Here, we use the PBDM structure to examine the dynamics across Africa of thirteen invasive species from various taxa having diverse biology and trophic interactions (see Gutierrez 1996, Gutierrez and Ponti 2013a). PBDMs are perceived to be difficult to develop, hence the raison d’être is to show this is not the case and illustrate their utility invasive and endemic agricultural and medical/veterinary pest species at the local and the large geographic scale of Africa. We note that PBDMs provide a structure for continued model improvements. The development of open access software is proposed to facilitate PBDM development by non-experts emphasizing the crucial role of sound biological data on species responses to weather and to other species in a multi-trophic, interactions, and provide a guide for collecting the appropriate biological data. While the emphasis is on plant/arthropod interactions, models of diseases can be accommodated. The Supplemental Materials summarizes a large array of heritage PBDMs reported in the literature based on the methods outline herein, noting that the same model structure can be used to analyze and manage non pest species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».