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Enregistrement W2312689643 · doi:10.3354/meps11193

Positive feedback between large-scale disturbance and density-dependent grazing decreases resilience of a kelp bed ecosystem

2015· article· en· W2312689643 sur OpenAlexafffundabout
JM O’Brien, RE Scheibling, KA Krumhansl

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKillam TrustsDalhousie University
Mots-clésKelpGrazingKelp forestEcologyEcosystemDisturbance (geology)Environmental scienceBiomass (ecology)GeographyMarine protected areaOceanographyBiologyHabitatGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MEPS Marine Ecology Progress Series Contact the journal Facebook Twitter RSS Mailing List Subscribe to our mailing list via Mailchimp HomeLatest VolumeAbout the JournalEditorsTheme Sections MEPS 522:1-13 (2015) - DOI: https://doi.org/10.3354/meps11193 FEATURE ARTICLE Positive feedback between large-scale disturbance and density-dependent grazing decreases resilience of a kelp bed ecosystem John M. O'Brien1,*, Robert E. Scheibling1, Kira A. Krumhansl1,2 1Department of Biology, Dalhousie University, Halifax, Nova Scotia B3H 4J1, Canada 2Present address: Hakai Institute, Simon Fraser University, Burnaby, British Columbia V5A 1S6, Canada *Corresponding author: jh876261@dal.ca ABSTRACT: We examined how large-scale disturbances that defoliate kelp beds (outbreaks of an invasive bryozoan, hurricanes) alter local-scale grazing dynamics of an abundant herbivore, the gastropod Lacuna vincta, on the Atlantic coast of Nova Scotia, Canada. From field observations and a 5 wk kelp-thinning experiment that simulated disturbance, we found that snail density and grazing intensity on the kelp Saccharina latissima increased non-linearly with decreasing kelp biomass, as it varied within a site. Grazing intensity on S. latissima also increased non-linearly with decreasing standing kelp biomass across 5 sites spanning 40 km (linear distance) of coast and 2 yr, but we did not find strong support for this relationship for the kelp Laminaria digitata. Intensification of grazing augments the indirect effect of L. vincta on S. latissima (increased blade erosion and fragmentation), and drives it beyond a threshold for further losses of kelp biomass with subsequent storms. This positive feedback between large-scale disturbances and local-scale grazing could reinforce the depletion of kelp and facilitate the establishment of turf-forming algae on Nova Scotian rocky reefs. We conclude that interactions of large external perturbations with local natural perturbations must be considered to understand how drivers of ecosystem change collectively disrupt the balance of top-down and bottom-up forces to cause shifts to unexpected community states. KEY WORDS: Kelp · Turf-forming algae · Feedback · Synergy · Disturbance · Grazing · Hurricanes · Invasive species Full text in pdf format Information about this Feature Article Supplementary material NextCite this article as: O'Brien JM, Scheibling RE, Krumhansl KA (2015) Positive feedback between large-scale disturbance and density-dependent grazing decreases resilience of a kelp bed ecosystem. Mar Ecol Prog Ser 522:1-13. https://doi.org/10.3354/meps11193 Export citation RSS - Facebook - Tweet - linkedIn Cited by Published in MEPS Vol. 522. Online publication date: March 02, 2015 Print ISSN: 0171-8630; Online ISSN: 1616-1599 Copyright © 2015 Inter-Research.

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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)0,000
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations25
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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