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Enregistrement W4285795063 · doi:10.1002/ecy.3817

Subsidy accessibility drives asymmetric food web responses

2022· article· en· W4285795063 sur OpenAlexafffund
Marie Gutgesell, Bailey C. McMeans, Matthew M. Guzzo, Valesca A de Groot, Aaron T. Fisk, Timothy B. Johnson, Kevin S. McCann

Notice bibliographique

RevueEcology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryMinistry of Energy, Northern Development and MinesUniversity of WindsorMemorial University of NewfoundlandUniversity of TorontoUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésSubsidyFood webEcosystemEcologyNatural resource economicsBusinessEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global change is fundamentally altering flows of natural and anthropogenic subsidies across space and time. After a pointed call for research on subsidies in the 1990s, an industry of empirical work has documented the ubiquitous role subsidies play in ecosystem structure, stability, and function. Here, we argue that physical constraints (e.g., water temperature) and species traits can govern a species' accessibility to resource subsidies, which has been largely overlooked in the subsidy literature. We examined the input of a high-quality, point-source anthropogenic subsidy (aquaculture feed) into a recipient freshwater lake food web. Using a combined bio-tracer approach, we detect a gradient in accessibility of the anthropogenic subsidy within the surrounding food web driven by the thermal preferences of three constituent species, effectively rewiring the recipient lake food web. Because aquaculture is predicted to increase significantly in coming decades to support growing human populations, and global change is altering temperature regimes, then this form of food web alteration may be expected to occur frequently. We argue that subsidy accessibility is a key characteristic of recipient food web interactions that must be considered when trying to understand the impacts of subsidies on ecosystem stability and function under continued global change.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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