Top‐down and bottom‐up control of litter decomposers in streams
Notice bibliographique
Résumé
Summary Detritivores preferentially consume certain aquatic hyphomycete species while rejecting others. Fungal identity may therefore be a crucial factor determining stream food‐web structure and complexity and extend the impact of microbial diversity to effects up through the food web. In this study, we examined if shredder feeding is affected by the identity of fungi on leaves (bottom‐up effects) and if preferences of shredders for particular fungi affect the composition of fungal assemblages (top‐down effects). Oak leaf discs were conditioned in microcosms with six individual fungal species previously reported as highly palatable (P), unpalatable/rejected (R) and intermediate (I). Additionally, three microcosms were inoculated with three mixtures of four fungal species, each consisting of a different subset of the six species. Colonised discs were offered to three detritivores with different feeding strategies: Proasellus sp. (Isopoda), Echinogammarus meridionalis (Amphipoda) and Schizopelex festiva (Trichoptera). When offered leaves colonised by single fungal species, consumption rates by E. meridionalis and S. festiva were higher on I, followed by P and, finally, R species. Consumption rates by Proasellus sp. were similar across fungal treatments. Consumption rates by the three invertebrates were also similar across all fungal multispecies treatments, suggesting that invertebrate preferences for, or rejection of, a given fungal species may be masked when it grows in proximity to other fungi. Composition and structure of fungal communities were not significantly affected by the feeding of any of the three invertebrates. Our results suggest that certain combinations of fungal and detritivore species result in unpredictable bottom‐up and top‐down effects in stream food webs.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».