MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4231634828 · doi:10.1111/j.1365-2427.2012.02744.x

Omnivory, vertical food‐web structure and system productivity: stable isotope analysis of freshwater planktonic food webs

2012· article· en· W4231634828 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFetzer Institute
Mots-clésPlanktivoreTrophic levelFood webProductivityZooplanktonEcologyPlanktonTrophic cascadePhytoplanktonTrophic state indexOmnivoreIsotope analysisBiologyPrimary producersEnvironmental scienceδ15NStable isotope ratioPredationδ13CNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary 1. The energetic hypothesis proposes that the vertical structure of food webs should increase in height with increasing system productivity. I measured the trophic positions and extent of trophic separation between the invertebrate planktivores Mysis relicta and Chaoborus spp. and their putative zooplankton prey along a gradient of lake productivity with the use of stable nitrogen isotopes. 2. In lakes of low productivity, these planktivores were found to be herbivorous, becoming omnivorous at intermediate lake productivities, and only able to be truly zooplanktivorous as lakes approached mesotrophy. A subsequent secondary analysis of literature data revealed that the strength of top‐down trophic cascades among these organisms increased with lake productivity as reflected by relationships between the abundance of planktivores and that of phytoplankton. 3. Increased omnivory under conditions of low productivity, effectively shortening the vertical structure of food webs as predicted by the energetic hypothesis, may produce increased community stability.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,213
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

Citations25
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFreshwater BiologyMême sujetIsotope Analysis in EcologyTravaux en français237 207