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Enregistrement W4220891272 · doi:10.1016/j.baae.2022.03.011

Disentangling food-web environment relationships: A review with guidelines

2022· review· en· W4220891272 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBasic and Applied Ecology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaHORIZON EUROPE Framework ProgrammeEuropean Commission
Mots-clésFood webEcosystemEcologyField (mathematics)Environmental resource managementComputer scienceEnvironmental scienceBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food webs represent the energy fluxes and the nutrient cycling between interacting species that underpin several ecosystem functions. Whether and how interactions vary across environmental gradients is still largely unknown. We reviewed the literature searching for systematic relationships between structural food-web properties and environmental gradients. Temperature and biotic factors are amongst the most frequently addressed drivers of food-web structure. We also assessed the degree to which food-web ecology has accomplished a mechanistic understanding of ecosystem functioning. We found that most studies are one-off descriptions of local food webs making it difficult to achieve an understanding of the response to human or environmental gradients. The lack of a consistent theory predicting how food webs change across environmental gradients, the diversity of objectives in food-web studies, and the absence of a standardized methodology for analysing them severely limit progress in the field. Moving forward requires the establishment of a core set of testable predictions, agreed standards for data collection and analysis, and the development of geographically distributed experimental studies of food-web dynamics.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,917

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,079 · 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