Integrating Network and Meta‐Ecosystem Models for Developing a Zoogeochemical Theory
Notice bibliographique
Résumé
Human activities have caused significant changes in animal abundance, interactions, movement and diversity at multiple scales. Growing empirical evidence reveals the myriad ways that these changes can alter the control that animals exert over biogeochemical cycling. Yet a theoretical framework to coherently integrate animal abundance, interactions, movement and diversity to predict when and how animal controls over biogeochemical cycling (i.e., zoogeochemistry) change is currently lacking. We present such a general framework that provides guidance on linking mathematical models of species interaction and diversity (network theory) and movement of organisms and non-living materials (meta-ecosystem theory) to account for biotic and abiotic feedback by which animals control biogeochemical cycling. We illustrate how to apply the framework to develop predictive models for specific ecosystem contexts using a case study of a primary producer-herbivore bipartite trait network in a boreal forest ecosystem. We further discuss key priorities for enhancing model development, data-model integration and application. The framework offers an important step to enhance empirical research that can better inform and justify broader conservation efforts aimed at conserving and restoring animal populations, their movement and critical functional roles in support of ecosystem services and nature-based climate solutions.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».