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Enregistrement W2144624847 · doi:10.1890/es14-00158.1

Macrophyte biomass predicts food chain length in shallow lakes

2015· article· en· W2144624847 sur OpenAlexafffund
Jacob P. Ziegler, Christopher T. Solomon, Bruce P. Finney, Irene Gregory‐Eaves

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesGroupe de recherche interuniversitaire en limnologieNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésMacrophyteTrophic levelFood chainBiomass (ecology)EcosystemEnvironmental scienceLake ecosystemEcologyProductivityApex predatorFood webTrophic cascadeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food chain length provides insights into how ecosystems function and respond to global change. A recent synthesis has shown that food chain length is significantly related to both ecosystem productivity and ecosystem size. Relaxation of energetic constraints on top predators has been advanced as the primary mechanism explaining the importance of ecosystem productivity whereas the significance of ecosystem size may be related to the fact that larger ecosystems provide more refuge that stabilizes intermediate predators. Given that submerged macrophytes in lakes are known to enhance both ecosystem productivity and the amount of available refuge, we hypothesized that food chain lengths, measured as the trophic positions of top predators, would be significantly related to macrophyte biomass. We tested our hypothesis by conducting a field survey of shallow lakes across a strong macrophyte but limited morphometric gradient using a hierarchical mixed effect modeling approach. We determined that macrophyte biomass was positively related to the trophic position of numerous piscivores and to food chain length across lakes. Both lake volume and macrophyte biomass were retained as fixed predictors in our model with lowest AICc, and this model explained 85% of the variation in piscivorous fish trophic positions considering both fixed and random effects (i.e., lake and species‐specific responses to lake volume). Macrophyte biomass explained 29% of the residual variation in food chain length when the effect of lake volume was removed. These results are the first to directly relate macrophyte biomass to piscivore trophic positions and food chain length. We conclude that shallow lakes with higher macrophyte biomass support longer food chains independent of ecosystem size and nutrient concentration. We suggest that loss of macrophytes largely driven by human activities reduces food chain length, with potential consequences for ecosystem function.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations47
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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