Le réchauffement climatique va-t-il conduire les petites îles à être englouties sous les invasions biologiques ?
Bibliographic record
Abstract
L’une des principales conséquences attendues du changement climatique est une augmentation du nombre d’invasions biologiques, appelées à bénéficier de niches écologiques libérées par l’affaiblissement des effectifs de population d’espèces indigènes. Dans les petites îles, l’on peut s’attendre à ce que cet effet soit exacerbé par (i) la forte pression d’introduction qui y prévaut généralement, et qui sera probablement renforcée avec la recherche de productions mieux adaptées, (ii) la pauvreté des cortèges floristiques en espèces indigènes, (iii) le risque élevé d’exclusion de ces dernières dans le cas de gradients thermiques et pluviométriques trop faibles. L’objet de cet article est de fournir un cadre de représentation, illustré d’exemples, qui précise dans quelle mesure les petites îles sont appelées, dans un contexte de réchauffement climatique, à connaître un changement écologique, principalement dans ses composantes biogéographiques et fonctionnelles. Cette modification du contour des niches écologiques accessibles aux espèces en présence est en effet appelée à s’accompagner de modifications dans (i) la composition des communautés d’espèces, (ii) le fonctionnement des habitats, (iii) mais également la production de biens et services écosystémiques. Pour autant, l’évaluation ex ante des répercussions du changement climatique sur les invasions biologiques dans les petites îles montre qu’il est nécessaire de considérer l’ensemble des conséquences attendues, négatives, mais aussi positives. Une telle analyse montre notamment que dans certains cas, les espèces invasives peuvent suppléer à la perte de certaines fonctions écologiques liées à la disparition d’espèces indigènes, et qu’elles peuvent même renforcer la fourniture de services écosystémiques.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".