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Enregistrement W2159207405 · doi:10.1111/j.1461-0248.2006.00919.x

Threshold elemental ratios of carbon and phosphorus in aquatic consumers

2006· letter· en· W2159207405 sur OpenAlexaff
Paul C. Frost, Jonathan P. Benstead, Wyatt F. Cross, Helmut Hillebrand, James H. Larson, Marguerite A. Xenopoulos, Takehito Yoshida

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2006
Typeletter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcological stoichiometryDetritivoreBioenergeticsPhosphorusInvertebrateEcologyBiologyNutrientNutrient cycleCarbon fibersEnvironmental chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inadequate supply of one or more mineral elements can slow the growth of animal consumers and alter their physiology, life history and behaviour. A key concept for understanding nutrient deficiency in animals is the threshold elemental ratio (TER), at which growth limitation switches from one element to another. We used a stoichiometric model that coupled animal bioenergetics and body elemental composition to estimate TER of carbon and phosphorus (TER(C:P)) for 41 aquatic consumer taxa. We found a wide range in TER(C:P) (77-3086, ratio by atoms), which was generated by interspecific differences in body C : P ratios and gross growth efficiencies of C. TER(C:P) also varied among aquatic invertebrates having different feeding strategies, such that detritivores had significantly higher threshold ratios than grazers and predators. The higher TER(C:P) in detritivores resulted not only from lower gross growth efficiencies of carbon but also reflected lower body P content in these consumers. Supporting previous stoichiometric theory, we found TER(C:P) to be negatively correlated with the maximum growth rate of invertebrate consumers. By coupling bioenergetics and stoichiometry, this analysis revealed strong linkages among the physiology, ecology and evolution of nutritional demands for animal growth.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations360
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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