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Enregistrement W2294160411 · doi:10.1890/15-0288.1

The adaptive capacity of lake food webs: from individuals to ecosystems

2016· article· en· W2294160411 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEcological Monographs · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryUniversity of WindsorUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsGreat Lakes Fishery Commission
Mots-clésTrophic levelFood webForagingGeneralist and specialist speciesEcologyEcosystemOptimal foraging theoryApex predatorPredationEnvironmental changeBiologyFood chainHabitatClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aquatic ecosystems support size structured food webs, wherein predator‐prey body sizes span orders of magnitude. As such, these food webs are replete with extremely generalized feeding strategies, especially among the larger bodied, higher trophic position taxa. The movement scale of aquatic organisms also generally increases with body size and trophic position. Together, these body size, mobility, and foraging relationships suggest that organisms lower in the food web generate relatively distinct energetic pathways by feeding over smaller spatial areas. Concurrently, the potential capacity for generalist foraging and spatial coupling of these pathways often increases, on average, moving up the food web toward higher trophic levels. We argue that these attributes make for a food web architecture that is inherently ‘adaptive’ in its response to environmental conditions. This is because variation in lower trophic level dynamics is dampened by the capacity of predators to flexibly alter their foraging behavior. We argue that empirical, theoretical, and applied research needs to embrace this inherently adaptive architecture if we are to understand the relationship between structure and function in the face of ongoing environmental change. Toward this goal, we discuss empirical patterns in the structure of lake food webs to suggest that ecosystems change consistently, from individual traits to the structure of whole food webs, under changing environmental conditions. We then explore an empirical example to reveal that explicitly unfolding the mechanisms that drive these adaptive responses offers insight into how human‐driven impacts, such as climate change, invasive species, and fisheries harvest, ought to influence ecosystem structure and function (e.g., stability, secondary productivity, maintenance of major energy pathways). We end by arguing that such a directed food web research program promises a powerful across‐scale framework for more effective ecosystem monitoring and management.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,182 · 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