The role of fish life histories in allometrically scaled food‐web dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Body size determines key ecological and evolutionary processes of organisms. Therefore, organisms undergo extensive shifts in resources, competitors, and predators as they grow in body size. While empirical and theoretical evidence show that these size-dependent ontogenetic shifts vastly influence the structure and dynamics of populations, theory on how those ontogenetic shifts affect the structure and dynamics of ecological networks is still virtually absent.Here, we expand the Allometric Trophic Network (ATN) theory in the context of aquatic food webs to incorporate size-structure in the population dynamics of fish species. We do this by modifying a food web generating algorithm, the niche model, to produce food webs where different fish life-history stages are described as separate nodes which are connected through growth and reproduction. Then, we apply a bioenergetic model that uses the food webs and the body sizes generated by our niche model to evaluate the effect of incorporating life-history structure into food web dynamics.We show that the larger the body size of a fish species respective to the body size of its preys, the higher the biomass attained by the fish species and the greater the ecosystem stability. We also find that the larger the asymptotic body size attained by fish species the larger the total ecosystem biomass, a result that holds true for both the largest fish in the ecosystem and each fish species in the ecosystem.This work provides an expanded ATN theory that generates food webs with life-history structure for chosen species. Our work offers a systematic approach for disentangling the effects of increasing life-history complexity in food-web models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».