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Enregistrement W2076952545 · doi:10.1890/12-1444.1

Quantitative gradient of subsidies reveals a threshold in community‐level trophic cascades

2013· article· en· W2076952545 sur OpenAlexaff
Amanda J. Klemmer, John S. Richardson

Notice bibliographique

RevueEcology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of Canterbury
Mots-clésTrophic levelTrophic cascadeSubsidyEcologyPredationCascadeEnvironmental scienceBiologyFood webChemistryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence varies on how subsidies affect trophic cascades within recipient food webs. This could be due to complex nonlinearities being masked by single-level manipulations (presence/absence) of subsidies in past studies. We predicted that trophic cascade strength would increase nonlinearly across a gradient of subsidies. We set out to reveal these complex, nonlinear relationships through manipulating a quantitative gradient of detrital subsidies to lake benthic food webs along with the presence/absence of trout. Contrary to our prediction, we found that trophic cascades only occurred at low subsidy levels, disappearing as subsidies increased. This threshold in trophic cascade strength may be due to an increase in intermediate predators in the absence of top predators, as well as changes in the proportion of armored vs. un-armored primary consumers. Future studies on the effect of subsidies on trophic cascade strength need to incorporate naturally occurring gradients to reveal the complex direct and indirect interactions within 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,237 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations27
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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