Conceptualizing ecosystem tipping points within a physiological framework
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
Abstract Connecting the nonlinear and often counterintuitive physiological effects of multiple environmental drivers to the emergent impacts on ecosystems is a fundamental challenge. Unfortunately, the disconnect between the way “stressors” (e.g., warming) is considered in organismal (physiological) and ecological (community) contexts continues to hamper progress. Environmental drivers typically elicit biphasic physiological responses, where performance declines at levels above and below some optimum. It is also well understood that species exhibit highly variable response surfaces to these changes so that the optimum level of any environmental driver can vary among interacting species. Thus, species interactions are unlikely to go unaltered under environmental change. However, while these nonlinear, species‐specific physiological relationships between environment and performance appear to be general, rarely are they incorporated into predictions of ecological tipping points. Instead, most ecosystem‐level studies focus on varying levels of “stress” and frequently assume that any deviation from “normal” environmental conditions has similar effects, albeit with different magnitudes, on all of the species within a community. We consider a framework that realigns the positive and negative physiological effects of changes in climatic and nonclimatic drivers with indirect ecological responses. Using a series of simple models based on direct physiological responses to temperature and ocean p CO 2 , we explore how variation in environment‐performance relationships among primary producers and consumers translates into community‐level effects via trophic interactions. These models show that even in the absence of direct mortality, mismatched responses resulting from often subtle changes in the physical environment can lead to substantial ecosystem‐level change.
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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 | 0,001 | 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