A mechanistic statistical approach to infer invasion characteristics of human‐dispersed species with complex life cycle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The rising introduction of invasive species through trade networks threatens biodiversity and ecosystem services. Yet, we have a limited understanding of how transportation networks determine spatiotemporal patterns of range expansion. This knowledge gap may stem from two reasons. First, current analytical models fail to integrate the invader's life‐history dynamics with heterogeneity in human‐mediated dispersal patterns. Second, classical statistical methods often fail to provide reliable estimates of model parameters, such as the time and place of species introduction and life‐history characteristics, due to spatial biases in the presence‐only records and lack of informative demographic data. To address these gaps, we first formulate an age‐structured metapopulation model that uses a probability matrix to emulate human‐mediated dispersal patterns. The model reveals that an invader spreads radially along the shortest network path, such that the inter‐patch network distances decrease with increasing traffic volume and reproductive value of hitchhikers. Next, we propose a hierarchical Bayesian statistical method to estimate model parameters using presence‐only data and prior demographic knowledge. To show the utility of the statistical approach, we analyze zebra mussel ( Dreissena polymorpha ) expansion in North America through the inland commercial shipping network. Our analysis suggests that zebra mussels might have been introduced before 1981, indicating a lag of 5 years between the time of introduction and first detection in late 1986. Furthermore, using our statistical model, we estimated a one in three chance that they were introduced near Kingsville (Ontario, Canada), where they were first reported. We also find that survival, fecundity, and dispersal during early life (1–2 years) play a critical role in determining the expansion success of these mollusks. These results underscore the importance of fusing prior scientific knowledge with observation and demographic processes in a Bayesian framework for conceptual and practical understanding of how invasive species spread by human agency.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».