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Enregistrement W2919777525 · doi:10.1002/ecy.2674

Microbial and animal nutrient limitation change the distribution of nitrogen within coupled green and brown food chains

2019· article· en· W2919777525 sur OpenAlexafffund
Robert W. Buchkowski, Shawn Leroux, Oswald J. Schmitz

Notice bibliographique

RevueEcology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDetritivoreNutrientEcosystemNutrient cycleAbiotic componentEcologyDetritusEnvironmental scienceNitrogen cycleFood chainHerbivoreBiotic componentOrganismBiologyFood webNitrogenChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous biotic mechanisms can control ecosystem nutrient cycling, but their full incorporation into ecological models or experimental designs can result in inordinate complexity. Including organismal nutrient limitation in models of highly dimensional systems (i.e., those with many nutrient pools/species) presents a critical challenge. We evaluate the importance of explicitly considering microbial and animal nutrient limitation to predict ecosystem nitrogen cycling across plant-based and detritus-based food chains. We investigate how eight factorial scenarios of microbial, herbivore, and microbi-detritivore (i.e., omnivores consuming microbes and detritus) nitrogen or carbon limitation alter the stocks and flows of nitrogen in an ecosystem model. We used a combination of partial derivatives of model equilibrium solutions and numerical simulations using randomly drawn parameter sets to explore the impact of each nutrient limitation scenario on nutrient stocks and flows. We show that switching microbes, herbivores, or microbi-detritivores from nitrogen to carbon limitation consistently altered the ecosystem response to changes in inorganic nitrogen supply, plant C:N ratio, and microbial C:N ratio. Organism nutrient limitation changed ecosystem nitrogen flows by altering the feedbacks between the abiotic and biotic pools. For example, microbi-detritivore nutrient limitation determined whether the microbial response to changes in inorganic nitrogen supply and C:N ratios was dependent on the size of detrital carbon or detrital nitrogen pool. Such correlated responses among biotic and abiotic pools set up a network of predictable changes in ecosystem properties sensitive to organism nutrient limitation. Scenarios with microbial limitation were generally sufficient to capture the suite of ecosystem responses to increasing inorganic nitrogen supply, while scenarios with animal limitation added new behavior whenever C:N ratios changed. We make the case for explicitly considering both microbial and animal nutrient limitation when predicting the flow and distribution of nitrogen across green and brown food chains.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,206
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 tête enseignante, 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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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