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Enregistrement W2085250493 · doi:10.1111/j.0030-1299.2005.13493.x

Deleting species from model food webs

2005· article· en· W2085250493 sur OpenAlexaff
Christopher Quince, Paul G. Higgs, Alan J. McKane

Notice bibliographique

RevueOikos · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredationBiologyFood webExtinction (optical mineralogy)Food chainPredatorEcologyApex predatorIntraguild predationCompetition (biology)Trophic levelEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In natural biological communities the disappearance of one species can have knock‐on effects causing extinction of further species from the food web. To investigate these effects we used an evolutionary model to assemble many independent simulated food webs, and studied their dynamical behaviour when one species was deleted. On average, only 2.1% of the remaining species went extinct as a result of the deletion. However, the probability of extinction of predators and indirect predators (more than one link up the chain) of the deleted species was several times larger than for an average species. The model allows predators to adapt their choice of prey in response to changing frequencies of the prey. It was found that the larger the proportion of the deleted species in the predator's diet, the greater its probability of extinction. The probability of extinction of prey of the deleted species was also significantly higher than for an average species. This is due to increased competition between prey species after removal of their predator. The effect was largest for prey species that formed an intermediate fraction of the diet of the deleted species. The number of further extinctions increased significantly with the number of links in the food web to the deleted species prior to deletion, and was also correlated with the bottom‐up and top‐down keystone species indices. We also considered which properties of the web as a whole influenced its robustness to species deletion. This revealed a significant correlation between ecosystem redundancy and deletion stability, but no clear relationship with complexity.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,125 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations71
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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