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Enregistrement W2594542971 · doi:10.1002/ecy.1795

Interactive effects of genotype and food quality on consumer growth rate and elemental content

2017· article· en· W2594542971 sur OpenAlexafffund
Clay Prater, Nicole D. Wagner, Paul C. Frost

Notice bibliographique

RevueEcology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDaphniaBiologyEcological stoichiometryAdaptation (eye)EcologyTraitEcosystemPopulationCladoceraGenetic variationZoologyCrustaceanGeneDemographyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consumer body stoichiometry is a key trait that links organismal physiology to population and ecosystem-level dynamics. However, as elemental composition has traditionally been considered to be constrained within a species, the ecological and evolutionary factors shaping consumer elemental composition have not been clearly resolved. To this end, we examined the causes and extent of variation in the body phosphorus (P) content and the expression of P-linked traits, mass specific growth rate (MSGR), and P use efficiency (PUE) of the keystone aquatic consumer Daphnia using lake surveys and common garden experiments. While daphnid body %P was relatively constrained in field assemblages sampled across an environmental P gradient, unique genotypes isolated from these lakes showed highly variable phenotypic responses when raised across dietary P gradients in the laboratory. Specifically, we observed substantial inter- and intra-specific variation and differences in daphnid responses within and among our study lakes. While variation in Daphnia body %P was mostly due to plastic phenotypic changes, we documented considerable genetic differences in daphnid MSGR and PUE, and relationships between MSGR and body P content were highly variable among genotypes. Overall, our study found that consumer responses to food quality may differ considerably among genotypes and that relationships between organismal life-history traits and body stoichiometry may be strongly influenced by genetic and environmental variation in natural assemblages.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations34
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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