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Enregistrement W2417559263 · doi:10.19136/era.a3n8.676

Trophic circulation in ecosystems

2016· article· es· W2417559263 sur OpenAlexaff
Manuel J. Zetina‐Rejón, Nancy J. Brown‐Peterson, Pablo del Monte‐Luna, Víctor Hugo Cruz‐Escalona, Mark S. Peterson

Notice bibliographique

RevueRedalyc (Universidad Autónoma del Estado de México) · 2016
Typearticle
Languees
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Ecological Systems Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrophic levelEcosystemEcologyEnvironmental scienceEnergy flowEcological networkEcosystem modelEcosystem managementEnvironmental resource managementBiologyEnergy (signal processing)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: The trophic aspect of ecology has been studied for more than six decades; in this contribution we address theoretical aspects relative to the concept of trophic flow at the ecosystem level and from the thermodynamics point of view. Much of this knowledge is greatly based on the consideration that ecosystems are functional units that are worth global study. Undoubtedly, a key element in the study of ecosystems relates to energy circulation through food webs. Although trophic ecology has been a sufficiently studied topic, we have not found a formal description of the trophic flow concept. Thus, this work proposes a concept based on movements of matter and energy amongst the biological components of the ecosystem. We include Odum's universal model of energy flow to synthesize the concept of trophic flow in the ecosystem. Additionally, we analyze the ecosystem thermodynamics, we discuss the characteristics of ecosystems as open and dissipation systems, and we indicate which types of mechanisms can regulate trophic flow in ecosystem. Finally, we discuss how the study of trophic flow is helpful for characterization of ecosystems structure and function, and it is important to consider it in ecosystems-based management as well.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,204 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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