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Enregistrement W4231709192 · doi:10.1002/9780470015902.a0021229.pub2

Biological Stoichiometry

2017· other· en· W4231709192 sur OpenAlexaff
Maren Striebel, Paul C. Frost, James J. Elser

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Life Sciences · 2017
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcological stoichiometryTrophic levelOrganismPopulationElemental analysisEcosystemBiologyEcologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Biological stoichiometry is the study of the balance of energy and multiple chemical elements in living systems. It compares elemental requirements of organisms for growth, reproduction and maintenance with that provided by their nutritional resources. It considers the physiological, cellular and biochemical underpinnings of stoichiometric differences as well as their evolutionary basis. Primary producers generally exhibit greater flexibility in elemental composition compared to consumers, which leads to elemental imbalances between adjacent trophic levels. For individual organisms, the relatively low supply of an element can alter metabolic and physiological processes involving the acquisition, incorporation and release of multiple chemical elements. When sustained, elemental imbalances slow growth and limit reproduction of organisms, particularly those with relatively high elemental requirements. Elemental imbalances have been documented in diverse ecosystems and at multiple trophic levels and affect key ecological and evolutionary processes underlying population dynamics, life‐history evolution, community structure, trophic interactions and ecosystem function. Key Concepts Biological stoichiometry studies the balance of energy and multiple chemical elements in living systems. Biological stoichiometry compares the elemental compositions of resources with the elemental requirements of organisms. It also considers the environmental and evolutionary origins of elemental imbalances between producers and consumers. Biological stoichiometry approaches processes such as organism growth, population dynamics and trophic interactions as if such processes were composite chemical reactions that must simultaneously meet the law of mass conservation for multiple chemical elements and the rules of exact proportions in chemical reactions. Biological stoichiometry uses its elemental perspective on biochemical and physiological processes to understand intra‐ and interspecific interactions that involve the transfer or transformation of matter in food webs. Biological stoichiometry also provides a mechanistic framework for how animal species mediate ecosystem processes such as nutrient recycling. The stoichiometric approach can also be used to study trophic interactions as well as decomposition and microbial release of elements. Biological stoichiometry considers the molecular and evolutionary basis of major differences in the C:N:P ratios of living things. Understanding how evolution affects these ratios provides considerable insight into processes that link all levels of organisation in biology.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,241 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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