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Enregistrement W2799524032 · doi:10.1111/oik.05029

Interaction strength and stability in stage‐structured food web modules

2018· article· en· W2799524032 sur OpenAlexaff
Karin Nilsson, Kevin S. McCann, Amanda Caskenette

Notice bibliographique

RevueOikos · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood webContext (archaeology)Stability (learning theory)PopulationStage (stratigraphy)EcologyPredationBiologyStatistical physicsComputer sciencePhysicsPaleontologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been a long‐standing debate on what creates stability in food webs. One major finding is that weak interactions can mute the destabilizing potential of strong interactions. Considering that stage structure is common in nature, that existing studies on stability that include population stage structure point in different directions, and the recent theoretical developments in the area of stage structure, there is a need to address the effects of population stage structure in this context. Using simple food web modules, with stage structure in an intermediate consumer, we here begin to theoretically investigate the effects of stage structure on food web stability. We found a general correspondence to previous results such that strong interactions had destabilizing effects and weak interactions that result in decreased energy flux had stabilizing effects. However, we also found a number of novel results connected to stage structure. Interestingly, weak interactions can be destabilizing when they excite other interactions. We also found that cohort cycles and predator–prey cycles did not respond in the same way to increasing interactions strength. We found that the combined effects of two predators feeding on the same prey can strongly destabilize a system. Consistent with previous studies, we also found that stage‐specific feeding can create a refuge effect that leads to a lack of strong destabilization at high interaction strength. Overall, stage structure had both stabilizing and destabilizing aspects. Some effects could be explained by our current understanding of energetic processes; others need additional consideration. Additional aspects such as shunting of energy between stages, control of biomass fluxes, and interactions between lags and energy flux, should be considered.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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