Toward a More Dynamic Metabolic Theory of Ecology to Predict Climate Change Effects on Biological Systems
Notice bibliographique
Résumé
AbstractThe metabolic theory of ecology (MTE) aims to link biophysical constraints on individual metabolic rates to the emergence of patterns at the population and ecosystem scales. Because MTE links temperature's kinetic effects on individual metabolism to ecological processes at higher levels of organization, it holds great potential to mechanistically predict how complex ecological systems respond to warming and increased temperature fluctuations under climate change. To scale up from individuals to ecosystems, applications of classical MTE implicitly assume that focusing on steady-state dynamics and averaging temperature responses across individuals and populations adequately capture the dominant attributes of biological systems. However, in the context of climate change, frequent perturbations from steady state and rapid changes in thermal performance curves via plasticity and evolution are almost guaranteed. Here, we explain how some of the assumptions made when applying MTE's simplest canonical expression can lead to blind spots in understanding how temperature change affects biological systems and how this presents an opportunity for formal expansion of the theory. We review existing advances in this direction and provide a decision tree for identifying when dynamic modifications to classical MTE are needed for certain research questions. We conclude with empirical and theoretical challenges to be addressed in a more dynamic MTE for understanding biological change in an increasingly uncertain world.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».