A global synthesis of naturalised and invasive plants in aquatic habitats
Notice bibliographique
Résumé
Global databases have contributed to our understanding of alien, naturalised and invasive plant species distributions. Still, the role of species invasions in habitats, specifically in aquatic habitats, remains underexplored at the global scale. Accordingly, a comprehensive global synthesis of the status of plant invasions in aquatic habitats has been missing. Here, we focus on macroecological patterns of naturalised non-invasive and invasive plants in aquatic habitats using the recently built SynHab database. Amongst all the plant records compiled in SynHab, 592 are assigned to aquatic habitats, of which 183 are unique plant taxa (further termed ‘species’) belonging to 49 families. Of the total number of records, 462 refer to taxa with naturalised non-invasive occurrences and 130 to invasive occurrences. The species pool analysed here refers to 78 regions distributed across all botanical continents as defined by the World Geographical Scheme for Recording Plant Distributions. The number of naturalised non-invasive aquatic species is similar across different continents and biomes, but Tropical Asia had more and the Mediterranean zonobiome had fewer invasive species than expected. Tropical Asia, Temperate Asia and Africa have the highest proportions of naturalised species that have become invasive, while across continents, invasive proportions were highest for tropical and subtropical zonobiomes. New Zealand, Italy and California contained disproportionately more naturalised species than expected, given the area covered by aquatic habitat in those regions, whereas South Sudan, Papua New Guinea and Kyrgyzstan had disproportionately fewer species. In pairwise dissimilarity comparisons, all continents had distinct species compositions (from 0.73 to 0.92 of the Jaccard dissimilarity index) and so did zonobiomes (0.69 to 1.00). The high proportion of invasive species in Tropical Asia in comparison with terrestrial invasions in this region, indicates a greater susceptibility of warmer regions to aquatic plant invasions. This may be exacerbated by further naturalisations in the future, as data from temperate regions suggest a larger pool of available species.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».