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Enregistrement W1972169618 · doi:10.5194/bg-10-1877-2013

Copepod community growth rates in relation to body size, temperature, and food availability in the East China Sea: a test of metabolic theory of ecology

2013· article· en· W1972169618 sur OpenAlexaff
Ke Lin, Akash R. Sastri, Guangcai Gong, Chih‐hao Hsieh

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopepodZooplanktonEcologyBiologyGrowth rateEcosystemMarine ecosystemCommunity structureChina seaEnvironmental scienceOceanographyCrustaceanMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Zooplankton play an essential role in marine food webs, and understanding how community-level growth rates of zooplankton vary in the field is critical for predicting how marine ecosystem function may vary in the face of environmental changes. Here, we used the artificial cohort method to examine the effects of temperature, body size, and chlorophyll concentration (a proxy for food) on weight-specific growth rates for copepod communities in the East China Sea. Specifically, we tested the hypothesis that copepod community growth rates can be described by the metabolic theory of ecology (MTE), linking spatio-temporal variation of copepod growth rate with temperature and their body size. Our results generally agree with predictions made by the MTE and demonstrate that weight-specific growth rates of copepod communities in our study area are positively related with temperature and negatively related to body size. However, the regression coefficients of body size do not approach the theoretical predictions. Furthermore, we find that the deviation from the MTE predictions may be partly attributed to the effect of food availability (which is not explicitly accounted for by the MTE). In addition, significant difference in the coefficients of temperature and body size exists among taxonomic groups. Our results suggest that considering the effects of food limitation and taxonomy is necessary to better understand copepod growth rates under in situ conditions, and such effects on the MTE-based predictions need further investigation.

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)0,001
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 enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations34
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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