An Extended Ecosystem Model for Understanding EE2 Indirect Effects on a Freshwater Food Web and its Ecosystem Function Resilience
Notice bibliographique
Résumé
Freshwater species are highly impacted by human activities and the consequences on ecosystem functioning are still not well understood. In the literature, a multitrophic perspective appears to be key to advance future biodiversity and ecosystem functioning (BEF) research. This paper aims at studying indirect effects of the synthetic hormone 17α-ethinylestradiol (EE2) on a freshwater food web by creating BEF links, through the interpretation of seasonal cycles and multitrophic interactions. An ecosystem model previously developed using experimental data from a unique whole-ecosystem study on EE2 was extended with the addition of Chaoborus, an omnivorous insect. During the experimental study, a collapse of fathead minnow was measured after one year of exposure. The simulation results showed that EE2 indirect effects on other fishes (horizontal diversity) and lower trophic levels (vertical diversity) were connected to multitrophic interactions with a top-down cascade effect. The results also demonstrated that adding an omnivorous, mid-trophic level group such as Chaoborus enhances resilience. Conversely, missing such a species means that the actual resilience of an ecosystem and its functioning cannot be properly simulated. Thus, the extended ecosystem model offers a tool that can help better understand what is happening after environmental perturbations, such as with EE2.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».