A meta‐analysis of zooplankton functional traits influencing ecosystem function
Notice bibliographique
Résumé
The use of functional traits to characterize community composition has been proposed as a more effective way to link community structure to ecosystem functioning. Organismal morphology, body stoichiometry, and physiology can be readily linked to large-scale ecosystem processes through functional traits that inform on interspecific and species-environment interactions; yet such effect traits are still poorly included in trait-based approaches. Given their key trophic position in aquatic ecosystems, individual zooplankton affect energy fluxes and elemental processing. We compiled a large database of zooplankton traits contributing to carbon, nitrogen, and phosphorus cycling and examined the effect of classification and habitat (marine vs. freshwater) on trait relationships. Respiration and nutrient excretion rates followed mass-dependent scaling in both habitats, with exponents ranging from 0.70 to 0.90. Our analyses revealed surprising differences in allometry and respiration between habitats, with freshwater species having lower length-specific mass and three times higher mass-specific respiration rates. These differences in traits point to implications for ecological strategies as well as overall carbon storage and fluxes based on habitat type. Our synthesis quantifies multiple trait relationships and links organisms to ecosystem processes they influence, enabling a more complete integration of aquatic community ecology and biogeochemistry through the promising use of effect traits.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».