Biological traits are important characters for predicting invasiveness of species: a comparative study between invasive and native species
Notice bibliographique
Résumé
Life history traits that make species invasive have been of continuing interest because of their potential predictive power. This study examined the biological traits of some native and invasive weed species in Nigeria with a view to predicting the most important life traits that enhance invasiveness. Mature seeds of the selected species were collected from natural populations, and planted in perforated polyethylene pots, in replicates of ten. Five different biological traits group were studied (i.e., fecundity, physiology, biomass, longevity, and morphology). A canonical linear discriminant analysis was conducted to determine the attribute(s) that predicted invasiveness among species. Multiple correspondence analysis was performed to classify the weeds that were similar in invasiveness. Cluster analysis was performed on the plant species to determine if the biological traits were adequate enough to group the invasive species separately from the native species. The canonical linear discriminant analysis showed that the most important predictors of invasiveness were seed production (10.06) and fruit production (-10.30). Dendrogram of biological traits showed that the species were separated into three groups, with the first group bearing the strongest invasive species viz . Alternanthera brasiliana , Chromolaena odorata and Tithonia diversifolia with the weakest being Euphorbia graminea . Longevity trait of all species was significantly correlated with the fecundity trait ( r = 0.43; df = 8; p = 0.002). This study concluded that the weakest invasive species, Euphorbia graminea , which exhibited the r -survival strategy might act as a facilitator for secondary invasion. Fecundity traits were the most important traits of invasiveness, and, since fecundity traits and longevity traits were significantly correlated, focus on traits such as maximum flowering period, life cycle and juvenile period of alien species is much needed for consideration in any ecosystem restoration plan.
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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) | 0,000 | 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 ».