Predation risk, stoichiometric plasticity and ecosystem elemental cycling
Notice bibliographique
Résumé
It is widely held that herbivore growth and production is limited by dietary nitrogen (N) that in turn constrains ecosystem elemental cycling. Yet, emerging evidence suggests that this conception of limitation may be incomplete, because chronic predation risk heightens herbivore metabolic rate and shifts demand from N-rich proteins to soluble carbohydrate-carbon (C). Because soluble C can be limiting, predation risk may cause ecosystem elemental cycling rates and stoichiometric balance to depend on herbivore physiological plasticity. We report on a stoichiometrically explicit ecosystem model that investigates this problem. The model tracks N, and soluble and recalcitrant C through ecosystem compartments. We evaluate how soluble plant C influences C and N stocks and flows in the presence and absence of predation risk. Without risk, herbivores are limited by N and respire excess C so that plant-soluble C has small effects only on elemental stocks and flows. With predation risk, herbivores are limited by soluble C and release excess N, so plant-soluble C critically influences ecosystem elemental stocks flows. Our results emphasize that expressing ecosystem stoichiometric balance using customary C:N ratios that do not distinguish between soluble and recalcitrant C may not adequately describe limitations on elemental cycling.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».