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Enregistrement W2753736891 · doi:10.3389/fevo.2017.00110

The Multidimensional Stoichiometric Niche

2017· article· en· W2753736891 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and Evolution · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNicheEcological nicheNestednessEcological stoichiometryEcologyTrophic levelNiche segregationFood webAbiotic componentBiologyAbundance (ecology)Niche differentiationEcosystemHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The niche concept is essential to understanding how biotic and abiotic factors regulate the abundance and distribution of living entities, and how these organisms utilize, affect and compete for resources in the environment. However, it has been challenging to determine the number and types of important niche dimensions. By contrast, there is strong mechanistic theory and empirical evidence showing that the elemental composition of living organisms shapes ecological systems, from organismal physiology to food web structure. We propose an approach based on a multidimensional elemental view of the ecological niche. Visualizing the stoichiometric composition of individuals in multivariate space permits quantification of niche dimensions within and across species. This approach expands on previous elemental characterizations of plant niches, and adapts metrics of niche volume, overlap and nestedness previously used to quantify isotopic niches. We demonstrate the applicability of the multidimensional stoichiometric niche using data on carbon, nitrogen, and phosphorus of terrestrial and freshwater communities composed by multiple trophic groups. First, we calculated the stoichiometric niche volumes occupied by terrestrial and freshwater food webs, by trophic groups, by individual species, and by individuals within species, which together give a measure of the extent of stoichiometric diversity within and across levels of organization. Then we evaluated complementarity between these stoichiometric niches, through metrics of overlap and nestedness. Our case study showed that vertebrates, invertebrates, and primary producers do not overlap in their stoichiometric niches, and that large areas of stoichiometric space are unoccupied by organisms. Within invertebrates, niche differences emerged between freshwater and terrestrial food webs, and between herbivores and non-herbivores (detritivores and predators). These niche differences were accompanied by changes in the covariance structure of the three elements, suggesting fundamental shifts in organismal physiology and/or structure. We also demonstrate the sensitivity of results to sample size, and suggest that representative sampling is better than rarefaction in characterizing the stoichiometric niche occupied by food webs. Overall, our approach demonstrates that stoichiometric traits provide a common currency to estimate the dimensionality of stoichiometric niches, and help reduce and rationalize the number of axis required to characterize populations or communities.

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 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 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,885

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,219
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