High co-occurrence of invasive wetland plants and species at risk in Canada’s biodiverse Carolinian
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Invasive species are a major driver of biodiversity loss, with invasive plants increasingly threatening wetland ecosystems. Southern Ontario’s Carolinian Zone, a biodiversity hotspot supporting 79% of Ontario’s non-fish Species at Risk (SAR), is especially vulnerable. Over half (54%) of these SAR rely on wetland or semiaquatic habitats, emphasizing the importance of wetland protection for their recovery. These habitats are fragmented and highly susceptible to plant invasions. To guide conservation, we conducted a spatial co-occurrence analysis of non-fish SAR dependent on wetlands and invasive wetland plant species. We identified 33 invasive species posing current (n = 26) or imminent (n = 7) threats in the Carolinian Zone. Overlap between SAR and invasive plants was greatest in Lake Erie’s coastal marshes and shallow waters, where invasions are well documented, and also in urban areas such as Toronto, Windsor, London, and Niagara, where SAR richness was unexpectedly high. Co-occurrence of SAR and invasive plants in these regions indicates that managing invasive plants in urban wetlands could directly support SAR recovery. Marsh-nesting birds, reptiles, and wetland plants were most exposed and vulnerable to habitat alteration and resource competition. Spatial analyses help pinpoint where invasive plants most threaten SAR, enabling targeted, effective management.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».