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Enregistrement W2050441376 · doi:10.1086/678406

The Paradox of Enrichment in Metaecosystems

2014· article· en· W2050441376 sur OpenAlexafffund
Isabelle Gounand, Nicolas Mouquet, Elsa Canard, Frédéric Guichard, Céline Hauzy, Dominique Gravel

Notice bibliographique

RevueThe American Naturalist · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Ecological Systems Analysis
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre National de la Recherche ScientifiqueJames S. McDonnell Foundation
Mots-clésBiologyEvolutionary biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paradox of enrichment has been studied almost exclusively within communities or metacommunities, without explicit nutrient dynamics. Yet local recycling of materials from enriched ecosystems may affect the stability of connected ecosystems. Here we study the effect of nutrient, detritus, producer, and consumer spatial flows-combined with changes in regional enrichment-on the stability of a metaecosystem model. We considered both spatially homogeneous and heterogeneous enrichment. We found that nutrient and detritus spatial flows are destabilizing, whereas producer or consumer spatial flows are either neutral or stabilizing. We noticed that detritus spatial flows have only a weak impact on stability. Our study reveals that heterogeneity no longer stabilizes well-connected systems when accounting for explicit representation of nutrient dynamics. We also found that intermediate consumer diffusion could lead to multiple equilibria in strongly enriched metaecosystems. Stability can emerge from a top-down control allowing the storage of materials into inorganic form, a mechanism never documented before. In conclusion, local enrichment can be stabilized if spatial flows are strong enough to efficiently redistribute the local excess of enrichment to unfertile ecosystems. However, high regional enrichment can be dampened only by intermediate consumer diffusion rates.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations82
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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