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Enregistrement W6892185707 · doi:10.5061/dryad.7m0cfxq2v

Data for: International non-native Hemiptera invasion database

2024· dataset· en· W6892185707 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2024
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHemipteraPropagule pressurePropaguleTaxonTaxonomy (biology)GenusInsectInterception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim The Hemiptera is the fifth-largest insect order but comprises more established non-native insect species than any other insect order. This over-representation may result from high propagule pressure or from high species invasiveness. Here, we assess the reasons for over-representation in this group by analyzing geographical, temporal and taxonomic variation in numbers of historical invasions. Location Global Method We assembled lists of historical Hemiptera invasions in 12 world regions, countries or islands (Australia, Chile, Europe, New Zealand, North America, South Africa, South Korea, Japan, and the Galapagos, Hawaiian, Okinawa, and Ogasawara Islands) and border interception data from 9 countries (Australia, Canada, European Union, United Kingdom, Hawaii, Japan, New Zealand, South Korea, USA mainland, South Africa). Using these data, we identified hemipteran superfamilies that are historically over-represented among established non-native species, and superfamilies that are over-represented among arrivals (proxied by interceptions). We also compared temporal patterns of establishments among hemipteran suborders and among regions. Results Across all regions, patterns of over- and under-representation were similar. The Aphidoidea, Coccoidea, Aleyrodoidea, Cimicoidea and Phylloxeroida were over-represented among non-native species. These same superfamilies were not consistently over-represented among intercepted species indicating that propagule pressure does not completely explain the tendency of some Hemiptera to be over-represented among invasions. Asexual reproduction is common in nearly all over-represented superfamilies and this trait may be key to explaining the exceptional invasion success of these superfamilies. Geographical and temporal patterns of historical numbers of species established per decade mirror trends of naturalization of non-native plants. Conclusions We conclude that both propagule pressure and species invasiveness traits are drivers of the exceptional invasion success of the Sternorrhyncha suborder and Hemiptera in general. Most Hemiptera are plant-feeding; we conclude that non-native plant invasions provide ecological niches for non-native Hemiptera and play a role in driving their invasions worldwide.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,854

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2550,136

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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