On the prevalence and dynamics of inverted trophic pyramids and otherwise top‐heavy communities
Notice bibliographique
Résumé
Classically, biomass partitioning across trophic levels was thought to add up to a pyramidal distribution. Numerous exceptions have, however, been noted including complete pyramidal inversions. Elevated levels of biomass top-heaviness (i.e. high consumer/resource biomass ratios) have been reported from Arctic tundra communities to Brazilian phytotelmata, and in species assemblages as diverse as those dominated by sharks and ants. We highlight two major pathways for creating top-heaviness, via: (1) endogenous channels that enhance energy transfer across trophic boundaries within a community and (2) exogenous pathways that transfer energy into communities from across spatial and temporal boundaries. Consumer-resource models and allometric trophic network models combined with niche models reveal the nature of core mechanisms for promoting top-heaviness. Outputs from these models suggest that top-heavy communities can be stable, but they also reveal sources of instability. Humans are both increasing and decreasing top-heaviness in nature with ecological consequences. Current and future research on the drivers of top-heaviness can help elucidate fundamental mechanisms that shape the architecture of ecological communities and govern energy flux within and between communities. Questions emerging from the study of top-heaviness also usefully draw attention to the incompleteness and inconsistency by which ecologists often establish definitional boundaries for communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».