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Enregistrement W2119115713 · doi:10.1146/annurev-environ-031809-133103

Human Involvement in Food Webs

2010· article· en· W2119115713 sur OpenAlexaff
Donald R. Strong, Kenneth T. Frank

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Environment and Resources · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensBedford Institute of Oceanography
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesopredator release hypothesisTrophic cascadeApex predatorPredationIntraguild predationEcologyFood webHerbivoreTrophic levelBiologyFood chainEcosystemPredator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human involvement in food webs has been profound, bringing about enormous and disproportionate losses of large apex predators on land and in water. The losses have modified or even eliminated concatenations of indirect interactions propagating from predators to herbivores to plants, inter alia. Food webs are a synthesis of bottom-up energy and nutrient flow from plant producers to consumers and top-down regulation of producers by consumers. The trophic cascade is the simplest top-down interaction and accounts for a great deal of what is known about food webs. In three-link cascades, predators suppress herbivores, releasing plants. In longer cascades, predators can suppress smaller mesopredators, releasing their prey animals. Hunting, fishing, and whaling have brought parallel losses of large apex predators to food webs. Without apex predators, smaller mesopredators have often become superabundant, sometimes with unprecedented suppression of their prey, extinctions, and endangerment. Flourishing mesopredators also can reverse the web regulation and suppress apex predators that have become rare owing to hunting and fishing. This can prevent fisheries recovery and lead to persistent alternative ecosystem states. Although food-web modules of large animals are increasingly well understood, the parts of webs consisting of small inconspicuous organisms, such as mutualists and parasites, and webs in obscure places, such as in the soil, are much of the challenge of future research.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations116
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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