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Enregistrement W4323652641 · doi:10.1002/ecy.4023

Cascading impacts of changes in subsidy quality on recipient ecosystem functioning

2023· article· en· W4323652641 sur OpenAlexafffund
Stephen E. Osakpolor, Alessandro Manfrin, Shawn Leroux, Ralf B. Schäfer

Notice bibliographique

RevueEcology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésEcosystemEcologySubsidyQuality (philosophy)Environmental scienceEnvironmental resource managementBiologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resource quantity and quality can differ between adjacent ecosystems, and these differences can impact subsidies exchanged between ecosystems. The quantity and quality of subsidies are rapidly changing in response to stressors associated with global environmental change, but while we have models to predict the effects of changes in subsidy quantity, we currently lack models to predict the effects of changes in subsidy quality on recipient ecosystem functioning. We developed a novel model to predict the effects of subsidy quality on recipient ecosystem biomass distribution, recycling, production, and efficiency. We parameterized the model for a case study of a riparian ecosystem subsidized by pulsed emergent aquatic insects. In this case study we focused on a common measure of subsidy quality that differs between riparian and aquatic ecosystems: the higher content of long-chain polyunsaturated fatty acids (PUFAs) in aquatic ecosystems. We analyzed how changes in the PUFA concentration of aquatic subsidies affect the dynamics in biomass stocks and functions of the riparian ecosystem. We also conducted a global sensitivity analysis to identify key drivers of subsidy impacts. Our analysis showed that subsidy quality increased the functioning of the recipient ecosystem. Recycling increased more strongly than production per unit subsidy quality increase, meaning there was a threshold where an increase in subsidy quality led to stronger effects of subsidies on recycling relative to the production of the recipient ecosystem. Our predictions were most sensitive to basal nutrient input, highlighting the relevance of recipient ecosystem nutrient levels to understanding the effects of ecosystem connections. We argue that recipient ecosystems that rely on high-quality subsidies, such as aquatic-terrestrial ecotones, are highly sensitive to changes in subsidy-recipient ecosystem connections. Our novel model unifies the subsidy hypothesis and food quality hypothesis and provides testable predictions to understand the effects of ecosystem connections on ecosystem functioning under global changes.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0020,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,261 · 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'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

Citations24
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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