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Enregistrement W2396452220 · doi:10.1111/oik.03529

Woodstoich III: Integrating tools of nutritional geometry and ecological stoichiometry to advance nutrient budgeting and the prediction of consumer‐driven nutrient recycling

2016· article· en· W2396452220 sur OpenAlexaff
Erik Sperfeld, Halvor M. Halvorson, Matthew Malishev, Fiona J. Clissold, Nicole D. Wagner

Notice bibliographique

RevueOikos · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensTrent UniversityThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésEcological stoichiometryNutrientTrophic levelEcologyEcosystemMineralization (soil science)OrganismNutrient cycleBiologyEnvironmental scienceSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within the last two decades, ecological stoichiometry (ES) and nutritional geometry (NG, also known as geometric framework for nutrition) have delivered novel insights into core questions of nutritional ecology. These two nutritionally explicit frameworks differ in the ‘nutrient currency’ used and the focus of their past research; behavioural feeding strategies in NG, mainly investigating terrestrial organisms, and trophic ecology in ES, mainly in aquatic settings. However, both NG and ES have developed in explaining patterns across various scales of biological organization. Integrating specific tools of these frameworks could advance the field of nutritional ecology by unifying theoretical and empirical approaches from the organismal to ecosystem level processes. Toward this integration, we identified 1) nutrient/element budgets as a shared concept of both frameworks that encompass nutrient intake, retention, and release, 2) response surface plots of NG as powerful tools to illustrate processes at the organismal level and 3) the concept of consumer‐driven nutrient recycling (CNR) of ES as a useful tool bridging organism and ecosystem scales. We applied response surface plots to element budget data from an ES study to show how this approach can deliver new insights at the organismal level, e.g. by showing the interplay between egestion and excretion depending simultaneously on the consumed amount of carbon and phosphorus based on variation across individuals. By integrating concepts of ES and NG to model microbial uptake and mineralization of nitrogenous wastes reported in a NG study, we also demonstrate that considering biochemically explicit mineralization rates of organic wastes can improve predictions of CNR by reducing over‐ or underestimation of mineralization depending on the quality of the consumer's diet. Our presented tools and approaches can help to bridge the organismal and ecosystem level, advancing the predictive power of studies in nutritional ecology at multiple ecological scales.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,238
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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