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Enregistrement W7117538782 · doi:10.1002/brv.70124

The impacts of biological invasions

2025· article· en· W7117538782 sur OpenAlexaff
Phillip J. Haubrock, Teun Everts, Neil Angelo S. Abreo, Jamie Bojko, Victor Deklerck, James W. E. Dickey, Ana Clara S. Franco, Emili García‐Berthou, Stelios Katsanevakis, Natalia Kirichenko, Stefano Mammola, Martín A. Núñez, Ben Parker, Riccardo Scalerà, Ismael Reyes Soto, Ali Serhan Tarkan, Lorenzo Vilizzi, Tim Adriaens, Paride Balzani, Dagmara Błońska, Elizabeta Briski, Rein Brys, Amy L. Burgess, James E. Byers, Carlos Cano‐Barbacil, Giuseppe Castaldelli, Jaimie T. A. Dick, Victoria Dominguez Almela, Romina D. Dimarco, Margarita Florencio, Antonín Kouba, Melina Kourantidou, Irmak Kurtul, Irene Martín‐Forés, O Morissette, Julian D. Olden, Bruno Eleres Soares, Jakub Truszkowski, Hugo Verreycken, Marc Kenis, Ronaldo Sousa, J. Robert Britton

Notice bibliographique

RevueBiological reviews/Biological reviews of the Cambridge Philosophical Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Ecology, Wildlife Education
Établissements canadiensUniversity of ReginaUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesEuropean Social FundFundação para a Ciência e a TecnologiaAgencia Estatal de InvestigaciónRussian Science FoundationHORIZON EUROPE Framework ProgrammeUK Research and InnovationStiftelsen för Miljöstrategisk ForskningFonds Wetenschappelijk OnderzoekHorizon 2020 Framework ProgrammeVlaamse regeringEuropean CommissionBiodiversa+
Mots-clésContext (archaeology)AnthropoceneProcess (computing)Introduced speciesEmpirical evidenceScope (computer science)BiodiversityConceptual framework

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Anthropocene is characterised by a continuous human-mediated reshuffling of the distributions of species globally. Both intentional and unintentional introductions have resulted in numerous species being translocated beyond their native ranges, often leading to their establishment and subsequent spread - a process referred to as biological invasion. Biological invasions are associated with profound changes in the composition, structure, and functioning of recipient ecosystems, plus substantial financial losses and disruptions to society, culture, and human well-being. These ecological, economic, and socio-cultural impacts are interrelated, ubiquitous, and detrimental, yet they are often subjectively perceived or inaccurately quantified. Persistent knowledge gaps remain, however, which limit our understanding of the complex and multifaceted causes and mechanisms of invasion impacts. To overcome these gaps and comprehensively capture all related facets pertaining to the nature and diversity of invasion impact, this scoping review of academic studies, grey literature, and expert reports provides a conceptual model for interpreting invasion impacts, structured around three interrelated pillars: impact domains, challenges in the study of impacts, and available risk- and impact assessments. We initially explore the various mechanisms and consequences of ecological, economic, and socio-cultural invasion impacts and their temporal dynamics, substantiating these with relevant empirical examples. We then review common challenges and fallacies in studying invasion impacts, including context specificity and inter-comparability of impact magnitudes, challenges associated with quantifying non-ecological impacts, and research biases, before synthesising how risks are analysed and impacts assessed, and how these assessments ultimately inform management decisions. Our review underscores the multifaceted and complex nature of invasion impacts, and that effectively addressing biological invasions requires more than isolated, reactive interventions; it calls for globally coordinated, proactive action underpinned by reliable scientific knowledge, sincere political commitment, and broad public engagement. Drawing on nearly a century of literature and global expert contributions, this work offers a comprehensive, nuanced, and timely overview of the potential consequences of biological invasions, providing a valuable foundation for informing future research directions, management interventions, and policy development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,149
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations18
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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