All wet or dried up? Real differences between aquatic and terrestrial food webs
Notice bibliographique
Résumé
Ecologists have greatly advanced our understanding of the processes that regulate trophic structure and dynamics in ecosystems. However, the causes of systematic variation among ecosystems remain controversial and poorly elucidated. Contrasts between aquatic and terrestrial ecosystems in particular have inspired much speculation, but only recent empirical quantification. Here, we review evidence for systematic differences in energy flow and biomass partitioning between producers and herbivores, detritus and decomposers, and higher trophic levels. The magnitudes of different trophic pathways vary considerably, with less herbivory, more decomposers and more detrital accumulation on land. Aquatic-terrestrial differences are consistent across the global range of primary productivity, indicating that structural contrasts between the two systems are preserved despite large variation in energy input. We argue that variable selective forces drive differences in plant allocation patterns in aquatic and terrestrial environments that propagate upward to shape food webs. The small size and lack of structural tissues in phytoplankton mean that aquatic primary producers achieve faster growth rates and are more nutritious to heterotrophs than their terrestrial counterparts. Plankton food webs are also strongly size-structured, while size and trophic position are less strongly correlated in most terrestrial (and many benthic) habitats. The available data indicate that contrasts between aquatic and terrestrial food webs are driven primarily by the growth rate, size and nutritional quality of autotrophs. Differences in food-web architecture (food chain length, the prevalence of omnivory, specialization or anti-predator defences) may arise as a consequence of systematic variation in the character of the producer community.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».