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Enregistrement W4410776681 · doi:10.1111/gcb.70267

Invasive Fish Reshape Biodiversity Patterns in China's Freshwater Lakes

2025· article· en· W4410776681 sur OpenAlexaff
Zhice Liang, Rodolphe E. Gozlan, Jiashou Liu, Donald A. Jackson, Chuanbo Guo

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEarmarked Fund for China Agriculture Research SystemNational Key Research and Development Program of ChinaChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiodiversitySpecies richnessIntroduced speciesEcologyBiodiversity hotspotPhylogenetic diversityInvasive speciesGeographySpecies diversityExtinction (optical mineralogy)EcosystemFreshwater fishBiologyFisheryPhylogenetic treeFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globalization has dramatically accelerated the spread of non-native species, intensifying threats to freshwater ecosystems. While China ranks among the most heavily invaded countries, the role of non-native species as key drivers of biodiversity changes is often overlooked in research on anthropogenic impacts. This oversight hampers the development of effective conservation and management strategies by limiting a full understanding of what shapes biodiversity patterns. To bridge this gap, an extensive dataset from 131 lakes across China was compiled and analyzed using a novel composite diversity index that integrates species richness with functional and phylogenetic uniqueness, allowing for a more precise identification of fish multidimensional diversity hotspots. Additionally, gradient forest models were employed to elucidate the impacts of non-native species, geography, climate, and physicochemical factors on these patterns. Our findings revealed significant taxonomic and functional homogenization in non-native hotspots within the overall fish community, coupled with phylogenetic diversification. Notably, non-native fish diversity emerged as the primary factor shaping overall and native fish multidimensional diversity patterns. While the establishment of non-native species may provide an immediate enhancement to overall diversity, it often leads to the extirpation/extinction of native species, ultimately resulting in biodiversity loss at local and potentially the regional scale. This study highlights the importance of examining multiple dimensions to characterize the intricate dynamics between native and non-native species, which is essential for understanding their true impact on biodiversity and for achieving global conservation goals.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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