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Enregistrement W4402813395 · doi:10.1016/j.gecco.2024.e03212

Global invasion risk assessment of Lantana camara, a highly invasive weed, under future environmental change

2024· article· en· W4402813395 sur OpenAlexaboutno aff
Pradeep Adhikari, Yong Ho Lee, Prabhat Adhikari, Anil Poudel, Sue Hyuen Choi, Ji Yeon Yun, Do‐Hun Lee, Sun Hee Hong

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Conservation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBiological Control of Invasive Species
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaKongju National University
Mots-clésLantana camaraInvasive speciesWeedLantanaGeographyAgroforestryEnvironmental scienceBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Invasion risk assessments are essential for making informed decisions, allocating resources, and implementing targeted strategies to prevent or minimize the harmful effects of invasive species on native biodiversity, agricultural productivity, and natural ecosystems. In this study, the random forest algorithm was used to assess the spatial invasion risk of Lantana camara , one of the world’s top 100 worst invasive weeds, across all continents under current and future environmental conditions. The current invasion risk was relatively high on four continents (i.e., Africa, Australia, Oceania, and South America) within approximately 35°N and 35°S latitude, estimated to cover at least 68.98 % of the total land surface. Furthermore, projections for future environmental changes suggested a substantial increase in invasion risk across all continents, with the most significant changes (251.52 %) observed in Europe compared with current invasion levels. Additionally, invasion risk was predicted to extend beyond 35°N latitude. Categorizing 200 countries and territories into distinct risk levels, 27 countries had current invasion potential, and introduction and establishment was predicted in 114 countries. Moreover, at least 45 countries, including Canada, India, Italy, and United States, were projected to transition from no or low invasion risk to high invasion risk and 28 countries had a risk increase of over 50 %. Current study provides valuable insights into the global invasion risk posed by L. camara . These results are expected to be of great utility for invasive weed management , facilitating the development of control and sustainable management strategies for this notorious weed at both global and local scales.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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