Body size is a better predictor of intra-than interspecific variation of animal stoichiometry across realms
Notice bibliographique
Résumé
Animal stoichiometry influences critical processes from organismal physiology to biogeochemical cycles. However, it remains uncertain whether animal stoichiometry follows predictable scaling relationships with body mass and whether adaptation to terrestrial or aquatic environments constrains elemental allocation. We tested both interspecific and intraspecific body-mass scaling relationships for nitrogen (N), phosphorus (P), and N:P content using a subset of the StoichLife database, which includes 9,933 individual animals across 1,543 species spanning 10 orders of magnitude in body mass from terrestrial, freshwater, and marine realms. Our results show that body mass predicts intraspecific stoichiometric variation, accounting for 42-45% of the variation in 27% of vertebrate and 35% of invertebrate species. However, body mass was less effective at explaining interspecific variation, with taxonomic identity emerging as a more significant factor. Differences between aquatic and terrestrial organisms were observed only in invertebrate interspecific %N, suggesting that realm has a relatively minor influence on elemental allocation. Our study, based on the most comprehensive animal stoichiometry database to date, revealed that while body mass is a good predictor of intraspecific elemental content, it is less effective for interspecific patterns. This highlights the importance of evolutionary history and taxonomic identity over general scaling laws in explaining stoichiometric variation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».