Thermal performance of ecosystems: Modeling how physiological responses to temperature scale up in communities
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how ecosystems respond to their environmental temperature is a major challenge. Thermodynamic constraints on species' metabolic rates are expected to affect ecosystem characteristics, but species interactions and interspecific variation in physiological thermal response curves (TRC) may obscure ecosystem-level responses to temperature. As a result, macroecological patterns related to temperature are still poorly understood. We investigate how physiological TRC scale up to ecosystem-level thermal responses by modifying the Tangled Nature (TaNa) model, a stochastic network model of ecology and evolution. We include new parameterizations that make reproduction, death, and mutation temperature-dependent. We find that ecosystem survival probability depends on how the minimum fitness required for species survival varies with temperature. The thermal response of ecosystem survival probability is the only ecosystem property that is sensitive to interspecific variation in TRC. Species richness scales up directly from the TRC of mutation rate, and average species population sizes are inversely related to mutation rate, with Species Abundance Distributions (SADs) exhibiting more rare species in warmer temperatures. Interactions between species are also inversely related to mutation, with positive interactions occurring more frequently in colder temperatures. The abundance of surviving ecosystems is not sensitive to temperature. This work helps clarify the specific relationships between physiological responses to temperature and ecosystem-level repercussions when species are interacting and adapting to their thermal environments.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».