META-ANALYSIS: TROPHIC LEVEL, HABITAT, AND PRODUCTIVITY SHAPE THE FOOD WEB EFFECTS OF RESOURCE SUBSIDIES
Notice bibliographique
Résumé
Studies of the effects of cross-habitat resource subsidies have been a feature of food web ecology over the past decade. To date, most studies have focused on demonstrating the magnitude of a subsidy or documenting its effect in the recipient habitat. Ecologists have yet to develop a satisfactory framework for predicting the magnitude of these effects. We used 115 data sets from 32 studies to compare consumer responses to resource subsidies across recipient habitat type, trophic level, and functional group. Changes in consumer density or biomass in response to subsidies were inconsistent across habitats, trophic, and functional groups. Responses in stream cobble bar and coastline habitats were larger than in other habitats. Contrary to expectation, the magnitude of consumer response was not affected by recipient habitat productivity or the ratio of productivity between donor and recipient habitats. However, consumer response was significantly related to the ratio of subsidy resources to equivalent resources in the recipient habitat. Broad contrasts in productivity are modified by subsidy type, vector, and the physical and biotic characteristics of both donor and recipient habitats. For this reason, the ratio of subsidy to equivalent resources is a more useful tool for predicting the possible effect of a subsidy than coarser contrasts of in situ productivity. The commonness of subsidy effects suggests that many ecosystems need to be studied as open systems.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».