Global and local drivers of the relative importance of allochthonous and autochthonous energy sources to freshwater food webs
Notice bibliographique
Résumé
Resource quantity (i.e. organic matter; OM) is a main driver of the prevailing energy pathway in freshwater food webs. The OM pool is mainly composed of allochthonous material, a primary resource for freshwater consumers. Contrastingly, small amounts of autochthonous OM (i.e. algae) can subsidize aquatic communities due to its higher nutritional quality. To date, there is no consensus about the relative importance of allochthonous and autochthonous OM for freshwater food webs or the environmental factors driving their relative importance. We fill this gap by evaluating the relative importance of allochthonous and autochthonous OM sources for freshwater food webs on a global scale through a meta‐analytical approach. We gathered the outcome of stable isotope mixing models of 2789 cases from 58 published studies and calculated a response ratio between the mean contributions of allochthonous and autochthonous OM for freshwater consumers. Using mixed‐effect models and a multimodel inference approach, we tested the influence of latitude, habitat type, ecosystem size, climate and terrestrial productivity over the response ratio. The relative contribution of autochthonous OM was higher in lotic systems. In lentic systems, increasing terrestrial productivity increased the relative contribution of autochthonous OM, while increasing precipitation and temperature seasonality reduced this relative contribution. We suggested that factors increasing terrestrial productivity might also boost autochthonous OM in these systems, while precipitation increases the transport of allochthonous OM to freshwater habitats. We did not find any relationship between environmental factors and the relative contribution of autochthonous OM for lotic systems. We concluded that the relative contribution of allochthonous and autochthonous energy sources to freshwater food webs differs between lotic and lentic ecosystems and it is dependent on multiple environmental factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».