Island biogeography theory and the assembly patterns of native versus non‐native forest insects
Notice bibliographique
Résumé
Forest tree diversity helps shape the assembly of herbivorous insect communities in forests worldwide, and Island biogeography theory explains the role of tree range area as a driver of variation in native insect richness per tree species. However, it is unclear if these biogeographical principles apply to non‐native insect herbivores. We created an extensive list of tree–insect associations for tree species native to Palearctic Europe bioregion, and investigated how both native and non‐native insect herbivore species richness per tree may be influenced by various factors including the range area of the tree and the tree type (conifer or angiosperm). Models were further subsetted to compare drivers for the richness of different feeding guilds (folivores, sap feeders or wood borers) and host breadth (specialist or generalist). Tree range area had a positive effect on native, but not non‐native, insect species richness per tree, while non‐native richness was affected by host type and had a positive correlation with native herbivore richness on the same tree species. Host breadth grouping did not influence the difference in the effect of tree range on native versus non‐native insect richness, but native folivores had a stronger relationship with range distribution area compared to the other groups. We conclude that the assembly of non‐native herbivorous insect species on trees occurs through fundamentally different mechanisms than the co‐evolutionary processes proposed by the framework of Island biogeography theory.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».