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Enregistrement W1966215460 · doi:10.1111/j.0030-1299.2007.15875.x

Food quality, nutrient limitation of secondary production, and the strength of trophic cascades

2007· article· en· W1966215460 sur OpenAlexfundno aff
Spencer R. Hall, Jonathan B. Shurin, Sebastian Diehl, Roger M. Nisbet

Notice bibliographique

RevueOikos · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Science Foundation
Mots-clésHerbivoreTrophic levelEcological stoichiometryBiomass (ecology)EcosystemTrophic cascadeNutrientFood chainEcologyFood webBiologyTerrestrial ecosystemEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent meta‐analyses confirm that the strength of trophic cascades (indirect positive effects of predators on plant biomass through control of herbivores) varies among ecosystem types. In particular, most terrestrial systems show smaller cascades than most aquatic ones. Ecologists still remain challenged to explain this variation. Here, we examine a food quality hypothesis which states that higher quality plants should promote stronger trophic cascades. Food quality involves two components: digestion resistance of plants and magnitude of stoichiometric imbalance between plants and herbivores (where stoichiometry involves ratios of nutrient:carbon ratio of tissues). Both factors vary among ecosystems and could mediate conversion efficiency of plants into new herbivores (and hence control of plants by herbivores). We explored the food quality hypothesis using two models, one assuming that plant stoichiometry is a fixed trait, the other one allowing this trait to vary dynamically (but with a minimal nutrient:carbon ratio of structural mass). Both models produce the same suite of results. First, as expected, systems with more easily digested plants promote stronger cascades. Second, contrary to expectations, higher (fixed or minimal) nutrient:carbon ratio of plants do not promote stronger cascades, largely because of the net result of ecosystem feedbacks. Still, the model with dynamic stoichiometry permits positive correlations of realized plant nutrient:carbon ratio and cascade strength (as predicted), mediated through digestion resistance. Third, lower nutrient:carbon ratio of herbivores promotes stronger cascades. However, this result likely cannot explain variation in cascade strength because nutrient:carbon stoichiometry of herbivores does not vary greatly between terrestrial and aquatic ecosystems. Finally, we found that predation promotes nutrient limitation of herbivores. This finding highlights that food web processes, such as predation, can influence stoichiometry‐mediated interactions of plants and herbivores.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,238 · 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.

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

Citations77
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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