MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2997312394 · doi:10.1371/journal.pone.0219236

Plant-mediated community structure of spring-fed, coastal rivers

2019· article· en· W2997312394 sur OpenAlexaff
Matthew V. Lauretta, William E. Pine, Carl J. Walters, Thomas K. Frazer

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife ServiceStrongFlorida Fish and Wildlife Conservation Commission
Mots-clésTrophic levelBiomass (ecology)Food webVascular plantEnvironmental scienceEcosystemEcologyCommunity structureHabitatApex predatorPredationPrimary productionVegetation (pathology)Trophic cascadeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantifying ecosystem-level processes that drive community structure and function is key to the development of effective environmental restoration and management programs. To assess the effects of large-scale aquatic vegetation loss on fish and invertebrate communities in Florida estuaries, we quantified and compared the food webs of two adjacent spring-fed rivers that flow into the Gulf of Mexico. We constructed a food web model using field-based estimates of community absolute biomass and trophic interactions of a highly productive vegetated river, and modeled long-term simulations of vascular plant decline coupled with seasonal production of filamentous macroalgae. We then compared ecosystem model predictions to observed community structure of the second river that has undergone extensive vegetative habitat loss, including extirpation of several vascular plant species. Alternative models incorporating bottom-up regulation (decreased primary production resulting from plant loss) versus coupled top-down effects (compensatory predator search efficiency) were ranked by total absolute error of model predictions compared to the empirical community observations. Our best model for predicting community responses to vascular plant loss incorporated coupled effects of decreased primary production (bottom-up), increased prey search efficiency of large-bodied fishes at low vascular plant density (top-down), and decreased prey search efficiency of small-bodied fishes with increased biomass of filamentous macroalgae (bottom-up). The results of this study indicate that the loss of vascular plants from the coastal river ecosystem may alter the food web structure and result in a net decline in the biomass of fishes. These results are highly relevant to ongoing landscape-level restoration programs intended to improve aesthetics and ecosystem function of coastal spring-fed rivers by highlighting how the structure of these communities can be regulated both by resource availability and consumption. Restoration programs will need to acknowledge and incorporate both to be successful.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONE→Même sujetFish Ecology and Management Studies→Travaux en français237 207→