MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4205589336 · doi:10.1111/brv.12832

Feeding habits and multifunctional classification of soil‐associated consumers from protists to vertebrates

2022· review· en· W4205589336 sur OpenAlexaff
Anton Potapov, Frédéric Beaulieu, Klaus Birkhofer, Sarah L. Bluhm, Maxim I. Degtyarev, Miloslav Devetter, Anton A. Goncharov, Konstantin B. Gongalsky, Bernhard Klarner, Daniil I. Korobushkin, Dana Fabienne Liebke, Mark Maraun, Rory J. Mc Donnell, Melanie M. Pollierer, Ina Schaefer, Julia Shrubovych, I. I. Semenyuk, Alberto Sendra, Jiří Tůma, Michala Tůmová, Anna B. Vassilieva, Ting‐Wen Chen, Stefan Geisen, Olaf Schmidt, Alexei V. Tiunov, Stefan Scheu

Notice bibliographique

RevueBiological reviews/Biological reviews of the Cambridge Philosophical Society · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect and Arachnid Ecology and Behavior
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftDeutscher Akademischer AustauschdienstAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésBiologyZoologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil organisms drive major ecosystem functions by mineralising carbon and releasing nutrients during decomposition processes, which supports plant growth, aboveground biodiversity and, ultimately, human nutrition. Soil ecologists often operate with functional groups to infer the effects of individual taxa on ecosystem functions and services. Simultaneous assessment of the functional roles of multiple taxa is possible using food-web reconstructions, but our knowledge of the feeding habits of many taxa is insufficient and often based on limited evidence. Over the last two decades, molecular, biochemical and isotopic tools have improved our understanding of the feeding habits of various soil organisms, yet this knowledge is still to be synthesised into a common functional framework. Here, we provide a comprehensive review of the feeding habits of consumers in soil, including protists, micro-, meso- and macrofauna (invertebrates), and soil-associated vertebrates. We have integrated existing functional group classifications with findings gained with novel methods and compiled an overarching classification across taxa focusing on key universal traits such as food resource preferences, body masses, microhabitat specialisation, protection and hunting mechanisms. Our summary highlights various strands of evidence that many functional groups commonly used in soil ecology and food-web models are feeding on multiple types of food resources. In many cases, omnivory is observed down to the species level of taxonomic resolution, challenging realism of traditional soil food-web models based on distinct resource-based energy channels. Novel methods, such as stable isotope, fatty acid and DNA gut content analyses, have revealed previously hidden facets of trophic relationships of soil consumers, such as food assimilation, multichannel feeding across trophic levels, hidden trophic niche differentiation and the importance of alternative food/prey, as well as energy transfers across ecosystem compartments. Wider adoption of such tools and the development of open interoperable platforms that assemble morphological, ecological and trophic data as traits of soil taxa will enable the refinement and expansion of the multifunctional classification of consumers in soil. The compiled multifunctional classification of soil-associated consumers will serve as a reference for ecologists working with biodiversity changes and biodiversity-ecosystem functioning relationships, making soil food-web research more accessible and reproducible.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0010,000

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,176 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations405
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiological reviews/Biological reviews of the Cambridge Philosophical SocietyMême sujetInsect and Arachnid Ecology and BehaviorTravaux en français237 207