Assessing the trophic impacts of marine mammals: From metabolism to food web indices
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Marine mammals are an important part of ecosystems, and their trophic role and potential impact have been increasingly studied. One key question is how these large animals interact with fisheries or compete for similar resources. Consequently, some models once used only for fisheries management are now including pinnipeds and cetaceans. However, fish and marine mammals do not share the same ecology and bioenergetics, and complex ecosystem models may not be the best way to assess the impact of pinnipeds or cetaceans in food webs. Indeed, simpler methods based on thermodynamics might give us reasonable answers with limited amounts of data. Here, we present an assessment of two different approaches to assess the trophic role of marine mammals in the northern Gulf of St. Lawrence (Canada): mixed trophic impacts ( MTI ) based on ecosystem modeling and surface index ( SI ) impact based on bioenergetics. Our results show that while modeling represents a good way of getting a holistic view of the role of marine mammals in ecosystems, trophic impact estimates based on fundamental thermodynamics principles can also give us answers requiring less data. The body surface area approach presented here might provide a practical tool for ecologists, who are not necessarily ecosystem modelers, to study this issue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».