MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4362668422 · doi:10.1111/csp2.12931

Generalist invasion in a complex lake food web

2023· article· en· W4362668422 sur OpenAlexfundno aff
Anna Kuparinen, Silva Uusi‐Heikkilä, Tommi Perälä, Fabio Ercoli, Antti P. Eloranta, Fabien Cremona, Peeter Nõges, Alo Laas, Tiina Nõges

Notice bibliographique

RevueConservation Science and Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilEesti MaaülikoolAcademy of FinlandHorizon 2020 Framework ProgrammeEesti TeadusagentuurNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean Commission
Mots-clésTrophic levelPredationFood webGeneralist and specialist speciesBiologyIntraguild predationEcologyCompetition (biology)EcosystemApex predatorTrophic cascadeFood chainLarvaPredatorFisheryHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Invasive species constitute a threat not only to native populations but also to the structure and functioning of entire food webs. Despite being considered as a global problem, only a small number of studies have quantitatively predicted the food web‐level consequences of invasions. Here, we use an allometric trophic network model parameterized using empirical data on species body masses and feeding interactions to predict the effects of a possible invasion of Amur sleeper ( Perccottus glenii ), on a well‐studied lake ecosystem. We show that the modeled establishment of Amur sleeper decreased the biomasses of top predator fishes by about 10%–19%. These reductions were largely explained by increased larval competition for food and Amur sleeper predation on fish larvae. In contrast, biomasses of less valued fish of lower trophic positions increased by about 0.4%–9% owing to reduced predation pressure by top piscivores. The predicted impact of Amur sleeper establishment on the biomasses of native fish species vastly exceeded the impacts of current‐day fishing pressures.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueConservation Science and PracticeMême sujetFish Ecology and Management StudiesTravaux en français237 207