MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2782700192 · doi:10.1101/233916

A temperature dependent trophic cascade modifies temperature dependence of ecosystem function

2017· preprint· en· W2782700192 sur OpenAlexafffund
Jessica Garzke, Stephanie J. Connor, Ulrich Sommer, Mary I. O’Connor

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEcosystemTrophic levelTrophic cascadeEnvironmental scienceEcologyPhytoplanktonBiomass (ecology)Community structureGlobal warmingAtmospheric sciencesClimate changeBiologyFood webPhysicsNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ecological communities and their ecosystem functions are sensitive to temperature, and aquatic habitats worldwide continue to experience unprecedented warming. Understanding ecological effects of warming requires linking empirical evidence to theories that allow projection to unobserved conditions. Metabolic scaling theory and its tests suggest that warming accelerates ecosystem functions (e.g., oxygen flux), yet this prediction apparently contradicts community-level studies suggesting warming is a stressor that can reduce ecosystem function. We sought to reconcile these predictions with an experimental test of the hypothesis that cascading trophic interactions modify the temperature-dependence of community structure and ecosystem fluxes. In a series of independent freshwater ecosystems exposed to a thermal gradient, we found that warmer temperatures strengthened the trophic cascade increased and indirectly changed community structure by altering grazer species composition and phytoplankton biomass. Temperature-driven community shifts only modestly affected the temperature dependence of net ecosystem oxygen fluxes. Over the 10 °C thermal gradient, NPP and ER increased ∼2.7-fold among ecosystems, while standing phytoplankton biomass declined by 85-95%. The exponential increase in oxygen flux over the thermal gradient, as well as monotonic declines in phytoplankton standing stock, suggested no threshold effects of warming across systems. We also observed temperature variation over time, within ecosystems. For phytoplankton biomass, temporal variation had the opposite effect to spatial variation, suggesting that within-community temporal change in community structure was not predicted by space-for-time substitution. We conclude that food chain length can modify effects of temperature on ecosystem fluxes, but that temperature can still have continuous and positive effects on ecosystem fluxes, consistent with patterns based on large-scale, macroecological comparisons. Changes in community structure, including temperature dependent trophic cascades, may be compatible with prevailing and predictable effects of temperature on ecosystem functions related to fundamental effects of temperature on metabolism. Statement of authorship JG & MIO designed the study, MIO & US provided materials, JG & SJC performed research and collected data, JG performed zooplankton analysis, SJC performed phytoplankton analysis, JG & MIO performed modeling work, analyzed data output, and wrote the first draft, and all authors contributed substantially to reviews

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,191 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetPhysiological and biochemical adaptations→Travaux en français237 207→