Stable diverse food webs become more common when interactions are more biologically constrained
Notice bibliographique
Résumé
Ecologists have long sought to understand how diversity and structure mediate the stability of whole ecosystems. For high-diversity food webs, the interactions between species are typically represented using matrices with randomly chosen interaction strengths. Unfortunately, this procedure tends to produce ecological systems with no underlying equilibrium solution, and so ecological inferences from this approach may be biased by nonbiological outcomes. Using recent computationally efficient methodological advances from metabolic networks, we employ for the first time an inverse approach to diversity-stability research. We compare classical random interaction matrices of realistic food web topology (hereafter the classical model) to feasible, biologically constrained, webs produced using the inverse approach. We show that an energetically constrained feasible model yields a far higher proportion of stable high-diversity webs than the classical random matrix approach. When we examine the energetically constrained interaction strength distributions of these matrix models, we find that although these diverse webs have consistent negative self-regulation, they do not require strong self-regulation to persist. These energetically constrained diverse webs instead show an increasing preponderance of weak interactions that are known to increase local stability. Further examination shows that some of these weak interactions naturally appear to arise in the model food webs from a constraint-generated realistic generalist-specialist trade-off, whereby generalist predators have weaker interactions than more specialized species. Additionally, the inverse technique we present here has enormous promise for understanding the role of the biological structure behind stable high-diversity webs and for linking empirical data to the theory.
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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 | 0,000 |
| 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 ».