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Enregistrement W3203793860 · doi:10.1111/oik.08884

Exposure order effects of consecutive stressors on communities: the role of co‐tolerance

2021· article· en· W3203793860 sur OpenAlexaff
Megan M. MacLennan, Rolf D. Vinebrooke

Notice bibliographique

RevueOikos · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStressorEcologyBiologyPsychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cumulative impacts of multiple extreme and novel environmental changes on communities are often the result of asynchronous rather than simultaneous exposures to such stressors. Yet, the importance of temporal dynamics remains a major knowledge gap in multiple stressor ecology, lacking theory or evidence. We provide a conceptual template for predicting the ecological importance of the order in which consecutive stressors occur (i.e. an exposure order effect) based on correlated species responses. Negative correlation of species responses is hypothesized to increase, while positive correlation is expected to reduce, exposure order effects of consecutive stressors on communities. Towards a proof of concept, we experimentally exposed planktonic communities from fishless mountain lakes to different temporal sequences of two stressors, namely invasive sportfish and elevated water temperatures. Both stressors suppressed the same resident top predator and large grazers while eliciting positive responses from smaller tolerant taxa, attesting to their interchangeable effects across species based on size selection. As a result, reversal of the order of exposure to the two stressors did not alter their combined effects on community composition and function. Our findings highlight how the order in which consecutive stressors occur may not matter to a community if ecological memory of either stressor induces tolerance of the other.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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