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Enregistrement W2114308230 · doi:10.1098/rstb.2008.0222

Parallel ecological networks in ecosystems

2009· review· en· W2114308230 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2009
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Ecological Systems Analysis
Établissements canadiensUniversity of GuelphMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcosystemEnvironmental scienceEcologyGeographyEnvironmental resource managementBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In ecosystems, species interact with other species directly and through abiotic factors in multiple ways, often forming complex networks of various types of ecological interaction. Out of this suite of interactions, predator-prey interactions have received most attention. The resulting food webs, however, will always operate simultaneously with networks based on other types of ecological interaction, such as through the activities of ecosystem engineers or mutualistic interactions. Little is known about how to classify, organize and quantify these other ecological networks and their mutual interplay. The aim of this paper is to provide new and testable ideas on how to understand and model ecosystems in which many different types of ecological interaction operate simultaneously. We approach this problem by first identifying six main types of interaction that operate within ecosystems, of which food web interactions are one. Then, we propose that food webs are structured among two main axes of organization: a vertical (classic) axis representing trophic position and a new horizontal 'ecological stoichiometry' axis representing decreasing palatability of plant parts and detritus for herbivores and detrivores and slower turnover times. The usefulness of these new ideas is then explored with three very different ecosystems as test cases: temperate intertidal mudflats; temperate short grass prairie; and tropical savannah.

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.

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)0,002
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,233 · 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