Bridging Ecological Stoichiometry and Nutritional Geometry with homeostasis concepts and integrative models of organism nutrition
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.
Notice bibliographique
Résumé
Summary The role of nutrition in linking animals with their environment is increasingly seen as fundamental to explain ecological interactions. The two currently predominant frameworks for exploring questions in nutritional ecology – Nutritional Geometry (NG) and Ecological Stoichiometry (ES) – share common features, but also differ in their goals and origins. NG originates from behavioural ecology using terrestrial insects as model organisms in tightly controlled feeding experiments, while ES originates from biogeochemistry focusing on the transfer of key elements across trophic levels, mainly in aquatic environments. Here, we review the history of these two complementary frameworks, emphasizing the key concepts defining their respective aims, methodologies and focal taxa to answer questions at different ecological scales. We identify and explore homeostasis as a shared conceptual cornerstone of each framework that can be used to bridge knowledge gaps and for developing new hypotheses within nutritional ecology. Expanding on the concept of homeostasis, we introduce dynamic energy budget (DEB) models as a general way to address homeostatic regulation at its fundamental level. Specifically, we describe how a two‐reserve DEB model can be used to track metabolic pathways of nutrients as well as elements and suggest that multi‐reserve DEB models, when integrated and parameterized with NG and ES concepts, can form powerful components of agent‐based models to predict how animal nutrition influences individual and trophic interactions in food webs.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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