Community science can inform invasive species management: <i>Melaleuca</i> (Myrtaceae) in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Community science initiatives are revolutionising our ability to detect and respond to biological invasions. Non‐native trees and shrubs are among the world's most damaging invasive species and community science data can be used to inform protocols for managing these invasions. This study explores the utility of iNaturalist in informing management practices for the widely cultivated and naturalised genus Melaleuca L. (Myrtaceae; here including the genus Callistemon ) in South Africa. We applied data from iNaturalist to assess the distribution and invasion ecology of Melaleuca species in South Africa. Melaleucas, first recorded in South Africa in 1882, have been widely used as garden ornamentals and street trees in the country for over 50 years. Naturalisation of melaleucas in South Africa was first reported in 1998 and the first records of naturalisation/invasiveness for other species are accumulating rapidly. Data on all Melaleuca species in South Africa were downloaded from iNaturalist and analysed using Geographic Information System software. In September 2023, iNaturalist had 3221 records of melaleucas across the country. After checking and filtering, and applying criteria to increase reliability, 2815 records remained, with confirmed identifications of 26 species. These species were recorded in a total of 138 quarter‐degree cells (QDCs) in South Africa (7% of the country); Research Grade (RG, wild‐growing) records occurred in 21 QDCs, records of cultivated plants in 75 QDCs, and 42 QDCs had records of both cultivated and wild‐growing plants. An Invasiveness Index was calculated for each species in the country, provinces, and municipalities, to show which species are already invasive or have substantial invasion debt. Thirty‐two percent of the filtered records were RG (naturalised). The municipality with the highest number of records is the City of Cape Town, with 43% RG records. iNaturalist provided useful information on the occurrence of five Melaleuca species for which no information was available before this study was undertaken. Case studies of invaded habitats highlight that melaleucas have the potential to alter ecosystems incurring substantial control costs. Practical implications : Our study highlights the value of community science data in the detection, monitoring, and management of invasive plant species.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».