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Enregistrement W2163354743 · doi:10.1890/110176

Do trophic cascades affect the storage and flux of atmospheric carbon? An analysis of sea otters and kelp forests

2012· review· en· W2163354743 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher C. Wilmers, James A. Estes, Matthew S. Edwards, Kristin L. Laidre, Brenda Konar

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and the Environment · 2012
Typereview
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésKelp forestOtterKelpTrophic levelBiomass (ecology)Environmental scienceEcosystemEcologyTrophic cascadeProductivityFisheryBlue carbonMarine ecosystemOceanographyFood webBiologySeagrass

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We combine data collected from the past 40 years to estimate the indirect effects of sea otters ( Enhydra lutris ) on ecosystem carbon (C) production and storage across their North American range, from Vancouver Island to the western edge of Alaska's Aleutian Islands. We find that sea otters, by suppressing sea urchin ( Strongylocentrotus spp) populations, allow kelp (Order Laminariales) ecosystems to develop with a net primary productivity (NPP) of 313–900 grams C per square meter per year (g C m −2 yr −1 ) and biomass density of 101–180 grams C per square meter (g C m −2 ). In the absence of sea otters, these areas would have an NPP of 25–70 g C m −2 yr −1 and biomass density of 8–14 g C m −2 . Over an ecosystem area of approximately 5.1 × 10 10 m 2 , the effect of sea otter predation on living kelp biomass alone represents a 4.4‐to 8.7‐teragram increase in C storage. At 2012 prices (US$47 per ton of C), this stored C would be valued at US$205 million–$408 million on the European Carbon Exchange. Although questions remain concerning the pathways and compartments of kelp C flux and storage, sea otters undoubtedly have a strong influence on these elements of the C cycle. Predator‐induced trophic cascades likely influence the rates of C flux and storage in many other species and ecosystems.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations209
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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