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Enregistrement W2966946597 · doi:10.1002/ecs2.2787

Temperature triggers a non‐linear response in resource–consumer interaction strength

2019· article· en· W2966946597 sur OpenAlexafffund
Gustavo S. Betini, Tal Avgar, Kevin S. McCann, John M. Fryxell

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésChlorella vulgarisDaphniaEcologyBiologyResource (disambiguation)Food webMesocosmPer capitaGrowth rateAtmospheric sciencesAlgaeEnvironmental scienceZooplanktonEcosystemMathematicsComputer sciencePopulationPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although temperature is recognized as a major determinant of many ecological processes, it is still not clear whether temperature increase caused by climate change will strengthen or weaken species interactions. One hypothesis is that interactions will respond non‐monotonically to temperature because thermal performance curves, which determine the strength of these interactions, are also non‐monotonic. To evaluate this hypothesis, we developed a temperature‐dependent consumer–resource model and tested predictions from this model in large freshwater mesocosms populated with green algae ( Chlorella vulgaris ) and herbivorous zooplankton ( Daphnia magna ). We found both in the model simulations and empirical investigations that the suppressive effect of the consumer depended non‐monotonically on the temperature. As predicted by the model, Daphnia suppressed the algal maximum per capita growth rate at the temperature that maximized algal growth rate but had little effect on resource growth at either lower or higher temperatures. This finding could help explain why effects of temperature variation on species interaction are variable in the literature and suggests that predicting the effects of temperature on the strength of food web interactions requires knowledge of the thermal performance curves for multiple traits, for multiple species and over a range of temperatures.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,993

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)0,0120,007

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,209 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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