MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2056156825 · doi:10.1098/rspb.2012.2433

Salmon subsidize an escape from a size spectrum

2013· article· en· W2056156825 sur OpenAlexaffabout
Morgan D. Hocking, Nicholas K. Dulvy, John D. Reynolds, Richard A. Ring, T. E. Reimchen

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensRoyal British Columbia MuseumUniversity of VictoriaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomass (ecology)SubsidyCommunity structureEcologyResource (disambiguation)Abundance (ecology)Environmental scienceFisheryBiologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A general rule in ecology is that the abundance of species or individuals in communities sharing a common energy source decreases with increasing body size. However, external energy inputs in the form of resource subsidies can modify this size spectrum relationship. Here, we provide the first test of how a marine resource subsidy can affect size spectra of terrestrial communities, based on energy derived from Pacific salmon carcasses affecting a forest soil community beside streams in western Canada. Using both species-based and individual approaches, we found size structuring in this forest soil community, and transient community-wide doubling of standing biomass in response to energy pulses from Pacific salmon carcasses. One group of species were clear outliers in the middle of the size spectrum relationship: larval calliphorid and dryomyzid flies, which specialize on salmon carcasses, and which showed a tenfold increase in biomass in their size class when salmon were available. Thus, salmon subsidize their escape from the size spectrum. These results suggest that using a size-based perspective of resource subsidies can provide new insights into the structure and functioning of food webs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,193 · 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'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

Citations36
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences→Même sujetFish Ecology and Management Studies→Travaux en français237 207→