BIOTURBATORS AS ECOSYSTEM ENGINEERS: ASSESSING CURRENT MODELS
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Bioturbating organisms can dramatically alter the physical, chemical, and hydrological properties of the sediment and promote or hinder microbial growth. They are a classic example of “ecosystem engineers” as they alter the availability of resources to other species. Multiple evolutionary hypotheses evoke bioturbation as a possible driver for historical ecological change. To test these hypotheses, researchers need reliable and reproducible methods for estimating the impact of bioturbation in ancient environments. Early efforts to record and compare this impact through geologic time focused on the degree of bioturbation (e.g., bioturbation indices), the depth of bioturbation (e.g., bioturbation depth), or the structure of the infaunal community (e.g., tiering, ecospace utilization). Models which combine several parameters (e.g., functional groups, tier, motility, sediment interaction style) have been proposed and applied across the geological timescale in recent years. Here, we review all models that characterize the impact of bioturbators on the sedimentary environment (i.e., ‘ecosystem engineering'), in both modern and fossil sediments, and propose several questions. What are the assumptions of each approach? Are the current models appropriate for the metrics they wish to measure? Are they robust and reproducible? Our review highlights the nature of the sedimentary environment as an important parameter when characterizing ecosystem engineering intensity and outlines considerations for a best-practice model to measure the impact of bioturbation in geological datasets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».