The strength of trophic cascades across ecosystems: predictions from allometry and energetics
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».