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Enregistrement W2047343034 · doi:10.1111/j.1365-2656.2005.00999.x

The strength of trophic cascades across ecosystems: predictions from allometry and energetics

2005· article· en· W2047343034 sur OpenAlexaff
Jonathan B. Shurin, Eric W. Seabloom

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Ecology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrophic levelTrophic cascadeEctothermHerbivoreEcosystemAllometryPredationEcologyBiomass (ecology)Food chainBiologyProductivityTerrestrial ecosystemApex predatorFood webInvertebrate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Top‐down control of trophic structure is often highly variable both within and among ecosystems. We explored the roles of relative body sizes of predators and prey, their metabolic types, the production‐to‐biomass ratio (P : B) of plants, and system productivity in determining the strength of the indirect effects of predators on plants. We used a well‐studied food chain model with three trophic levels that is parameterized based on allometric relationships for rates of ingestion and metabolic efficiency. The model predicts that invertebrate and ectotherm predators and herbivores should propagate cascades to a greater degree than vertebrates and endotherms because of their higher metabolic efficiency. Increasing the herbivore‐to‐plant body‐size ratio strengthened the effects of cascades, while predator body‐size was predicted to have no effect. Increasing system productivity or plant P : B magnified cascades. Because herbivore : plant body size ratios and plant P : B are both generally greater in aquatic than terrestrial systems (especially those with unicellular producers), the model predicts stronger cascades in water than on land. This prediction is supported by a recent cross‐system comparison of trophic cascade experiments. We discuss features of natural systems that are not incorporated into the model and their implications for the intensity of trophic cascades across 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 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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,643
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations110
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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