Contrasting Ecosystem-Effects of Morphologically Similar Copepods
Notice bibliographique
Résumé
Organisms alter the biotic and abiotic conditions of ecosystems. They can modulate the availability of resources to other species (ecosystem engineering) and shape selection pressures on other organisms (niche construction). Very little is known about how the engineering effects of organisms vary among and within species, and, as a result, the ecosystem consequences of species diversification and phenotypic evolution are poorly understood. Here, using a common gardening experiment, we test whether morphologically similar species and populations of Diaptomidae copepods (Leptodiaptomus ashlandi, Hesperodiaptomus franciscanus, Skistodiaptomus oregonensis) have similar or different effects on the structure and function of freshwater ecosystems. We found that copepod species had contrasting effects on algal biomass, ammonium concentrations, and sedimentation rates, and that copepod populations had contrasting effects on prokaryote abundance, sedimentation rates, and gross primary productivity. The average size of ecosystem-effect contrasts between species was similar to those between populations, and was comparable to those between fish species and populations measured in previous common gardening experiments. Our results suggest that subtle morphological variation among and within species can cause multifarious and divergent ecosystem-effects. We conclude that using morphological trait variation to assess the functional similarity of organisms may underestimate the importance of species and population diversity for ecosystem functioning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».