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Enregistrement W1973311669 · doi:10.1890/06-1899.1

SPECTRAL ANALYSIS UNMASKS SYNCHRONOUS AND COMPENSATORY DYNAMICS IN PLANKTON COMMUNITIES

2007· article· en· W1973311669 sur OpenAlexaff
David A. Vasseur, Ursula Gaedke

Notice bibliographique

RevueEcology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyTemporal scalesPopulationPlanktonCommunityBiomass (ecology)BiologyScale (ratio)Environmental sciencePhytoplanktonGeographyEcosystemDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community biomass is often less variable than the biomasses of populations within the community, yet attempts to implicate compensatory dynamics between populations as a cause of this relationship often fail. In part, this may be due to the lack of appropriate metrics for variability, but there is also great potential for large-scale processes such as seasonality or longer-term environmental change to obscure important dynamics at other temporal scales. In this study, we apply a scale-resolving method to long-term plankton data, to identify the specific temporal scales at which community-level variability is influenced by synchrony or compensatory dynamics at the population level. We show that variability at both the population and community level is influenced strongly by a few distinct temporal scales: in phytoplankton, ciliate, rotifer, and crustacean communities, synchronous dynamics are predominant at most temporal scales. However, in phytoplankton and crustacean communities, compensatory dynamics occur at a sub-annual scale (and at the annual scale in crustaceans) leading to substantial reductions in community-level variability. Aggregate measures of population and community variability do not detect compensatory dynamics in these communities; thus, resolving their scale dependence unmasks dynamics that are important for community stability in this system. The methods and results presented herein will ultimately lead to a better understanding of how stability is achieved in communities.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations136
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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