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Enregistrement W2461817379 · doi:10.1098/rspb.2016.0816

The paradox of inverted biomass pyramids in kelp forest fish communities

2016· article· en· W2461817379 sur OpenAlexaff
Rowan Trebilco, Nicholas K. Dulvy, Sean C. Anderson, Anne K. Salomon

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomass (ecology)KelpKelp forestTrophic levelPredatory fishEcologyEnvironmental scienceTrophic cascadePredationReefHabitatEcosystemBiologyFisheryFood web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Theory predicts that bottom-heavy biomass pyramids or 'stacks' should predominate in real-world communities if trophic-level increases with body size (mean predator-to-prey mass ratio (PPMR) more than 1). However, recent research suggests that inverted biomass pyramids (IBPs) characterize relatively pristine reef fish communities. Here, we estimated the slope of a kelp forest fish community biomass spectrum from underwater visual surveys. The observed biomass spectrum slope is strongly positive, reflecting an IBP. This is incongruous with theory because this steep positive slope would only be expected if trophic position decreased with increasing body size (consumer-to-resource mass ratio, less than 1). We then used δ(15)N signatures of fish muscle tissue to quantify the relationship between trophic position and body size and instead detected strong evidence for the opposite, with PPMR ≈ 1650 (50% credible interval 280-12 000). The natural history of kelp forest reef fishes suggests that this paradox could arise from energetic subsidies in the form of movement of mobile consumers across habitats, and from seasonally pulsed production inputs at small body sizes. There were four to five times more biomass at large body sizes (1-2 kg) than would be expected in a closed steady-state community providing a measure of the magnitude of subsidies.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations60
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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