Data from: Non-native species spread in a complex network: the interaction of global transport and local population dynamics determines invasion success
Notice bibliographique
Résumé
The number of released individuals, which is a component of propagule pressure, is considered to be a major driver for the establishment success of non-native species. However, propagule pressure is often assumed to result from single or few release events, which does not necessarily apply to the frequent releases of invertebrates or other taxa through global transport. For instance, the high intensity of global shipping may result in frequent releases of large numbers of individuals, and the complexity of shipping dynamics impedes predictions of invasion dynamics. Here, we present a mathematical model for the spread of planktonic organisms by global shipping, using the history of movements by 33,566 ships among 1,477 ports to simulate population dynamics for the comb jelly Mnemiopsis leidyi as a case study. The degree of propagule pressure at one site resulted from the coincident arrival of individuals from other sites with native or non-native populations. Key to sequential spread in European waters was a readily available source of propagules and a suitable recipient environment. These propagules were derived from previously introduced ‘bridgehead’ populations supplemented with those from native sources. Invasion success is therefore determined by the complex interaction of global shipping and local population dynamics. The general findings likely hold true for the spread of species in other complex systems, such as insects or plant seeds exchanged via commercial trade or transport.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».