Stoichiometric and structural uncertainty in soil food web models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soil food web models are a powerful tool for calculating the carbon and nitrogen mineralized by different soil organisms. Two limitations of the current models are that they use (a) fixed parameters for determining the relative efficiency of carbon and nitrogen conversion and (b) a generic set of trophic species (i.e. nodes). We propose a new method for analysing soil food webs that varies production efficiency and diet mechanistically with resource stoichiometry. Then, we calculated how the lumping or splitting of trophic species affects carbon and nitrogen mineralization for both net mineralization rates as well as the distribution of mineralization (i.e. sources of mineralization). Our models with additional stoichiometric details better represent organisms that consume basal resources with high C:N ratios. This is important because we show that lumping together trophic species at low trophic levels, which often differ in C:N ratios (i.e. microbial taxa), causes the largest deviations in estimates of carbon and nitrogen mineralization. One reason for the large effect of C:N ratio is that it impacts diet and production efficiency in our stoichiometric model. Conversely, lumping together species at higher trophic levels causes the largest errors when those species have different production and assimilation efficiencies. Finally, we demonstrate that differences in death rate and biomass are mostly important when lumping species that have different diets. We suggest that C:N ratios are especially important when grouping microbial taxa because microbial C:N ratios vary widely and microbes feed at low trophic levels where differences in C:N ratio mattered the most. Conversely lumping higher consumers will be most problematic when they have differences in the conversion efficiencies. We provide an approach to calculate structural error and report it with parameter uncertainty. Then, we demonstrate, using oribatid mites as an example, that considering the life history of different taxa can help us group organisms more efficiently into trophic species. In doing so, we provide a way to reduce and report the uncertainty in soil food web models and to stimulate future empirical work measuring key life history parameters. A free Plain language summary can be found within the Supporting Information of this article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».