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Enregistrement W1921994715 · doi:10.1002/ece3.1760

Predator‐driven elemental cycling: the impact of predation and risk effects on ecosystem stoichiometry

2015· article· en· W1921994715 sur OpenAlexafffund
Shawn Leroux, Oswald J. Schmitz

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcosystem dynamics and resilience
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDirectorate for Biological SciencesYale University
Mots-clésTrophic levelEcosystemPredatorCyclingEcological stoichiometryPredationEcologyNutrient cycleHerbivoreTerrestrial ecosystemTrophic cascadeEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Empirical evidence is beginning to show that predators can be important drivers of elemental cycling within ecosystems by propagating indirect effects that determine the distribution of elements among trophic levels as well as determine the chemical content of organic matter that becomes decomposed by microbes. These indirect effects can be propagated by predator consumptive effects on prey, nonconsumptive (risk) effects, or a combination of both. Currently, there is insufficient theory to predict how such predator effects should propagate throughout ecosystems. We present here a theoretical framework for exploring predator effects on ecosystem elemental cycling to encourage further empirical quantification. We use a classic ecosystem trophic compartment model as a basis for our analyses but infuse principles from ecological stoichiometry into the analyses of elemental cycling. Using a combined analytical-numerical approach, we compare how predators affect cycling through consumptive effects in which they control the flux of nutrients up trophic chains; through risk effects in which they change the homeostatic elemental balance of herbivore prey which accordingly changes the element ratio herbivores select from plants; and through a combination of both effects. Our analysis reveals that predators can have quantitatively important effects on elemental cycling, relative to a model formalism that excludes predator effects. Furthermore, the feedbacks due to predator nonconsumptive effects often have the quantitatively strongest impact on whole ecosystem elemental stocks, production and efficiency rates, and recycling fluxes by changing the stoichiometric balance of all trophic levels. Our modeling framework predictably shows how bottom-up control by microbes and top-down control by predators on ecosystems become interdependent when top predator effects permeate ecosystems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,226 · 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'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

Citations54
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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