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Enregistrement W1642515457 · doi:10.1111/j.1365-2656.2011.01852.x

Modifying modifiers: what happens when interspecific interactions interact?

2011· article· en· W1642515457 sur OpenAlexaff
Antonio J. Golubski, Peter A. Abrams

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Ecology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrophic levelInterspecific competitionEcologyFood webBiologyEvolutionary biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. The strength of the trophic link between any given pair of species in a food web is likely to depend on the presence and/or densities of other species in the community. How these trophic interaction modifications (TIMs) interact with one another to produce a net modifying effect is an important but under-explored issue. 2. We review several specific types of TIMs that are well understood to address whether the magnitude of the net modification changes with the number of modifiers, and whether modifiers usually increase or decrease each other's effects. 3. Modifications of interactions are generally not independent. It is likely that TIMs interact antagonistically in the majority of cases; the magnitudes of TIMs decrease as more modifiers are added, or new TIMs reduce the magnitudes of modifications that are already present. 4. Individual modifications are likely to have a smaller effect in many-species systems than expected from independent combination of modifications measured in systems with relatively few species. Thus, models that lack explicit TIMs may in some cases yield adequate predictions for species-level perturbations, provided that the net effects of TIMs are implicitly included in measured interaction strengths. 5. Many types of TIMs share structural similarities. Nevertheless, a complete understanding of their effects may require theory that distinguishes different 'functional groups' of modifiers and addresses how these are structured according to trophic relationships.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,114 · 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

Citations69
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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