A landscape theory for food web architecture
Notice bibliographique
Résumé
Ecologists have long searched for structures and processes that impart stability in nature. In particular, food web ecology has held promise in tackling this issue. Empirical patterns in food webs have consistently shown that the distributions of species and interactions in nature are more likely to be stable than randomly constructed systems with the same number of species and interactions. Food web ecology still faces two fundamental challenges, however. First, the quantity and quality of food web data required to document both the species richness and the interaction strengths among all species within food webs is largely prohibitive. Second, where food webs have been well documented, spatial and temporal variation in food web structure has been ignored. Conversely, research that has addressed spatial and temporal variation in ecosystems has generally ignored the full complexity of food web architecture. Here, we incorporate empirical patterns, largely from macroecology and behavioural ecology, into a spatially implicit food web structure to construct a simple landscape theory of food web architecture. Such an approach both captures important architectural features of food webs and allows for an exploration of food web structure across a range of spatial scales. Finally, we demonstrated that food webs are hierarchically organized along the spatial and temporal niche axes of species and their utilization of food resources in ways that stabilize 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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».