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Enregistrement W2771754487 · doi:10.1038/s41467-017-02157-0

A mechanistic theory for aquatic food chain length

2017· article· en· W2771754487 sur OpenAlexafffund
Colette Ward, Kevin S. McCann

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésProductivityEcosystemFood chainContext (archaeology)Biomass (ecology)Environmental scienceAquatic ecosystemFlux (metallurgy)Marine ecosystemEcologyNatural resource economicsBiologyEconomicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple hypotheses propose an ostensibly disparate array of drivers of food chain length (FCL), with contradictory support from natural settings. Here we posit that the magnitude of vertical energy flux in food webs underlies several drivers of FCL. We show that rising energy flux fuels top-heavy biomass pyramids, promoting omnivory, thereby reducing FCL. We link this theory to commonly evaluated hypotheses for environmental drivers of FCL (productivity, ecosystem size) and demonstrate that effects of these drivers should be context-dependent. We evaluate support for this theory in lake and marine ecosystems and demonstrate that ecosystem size is the most important driver of FCL in low-productivity ecosystems (positive relationship) while productivity is most important in large and high-productivity ecosystems (negative relationship). This work stands in contrast to classical hypotheses, which predict a positive effect of productivity on FCL, and may help reconcile the contradictory nature of published results for drivers of FCL.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations94
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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