MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4417410674 · doi:10.1098/rsbl.2025.0380

An experimental test of the effects of temperature and resource quality on carrying capacity

2025· article· en· W4417410674 sur OpenAlexafffund
Matthew A. Barbour, Tess Nahanni Grainger

Notice bibliographique

RevueBiology Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCarrying capacityResource (disambiguation)PopulationOrganismMetabolic rateClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The metabolic theory of ecology links the effects of temperature on metabolic rates at the cellular scale to larger-scale ecological processes, providing a framework for predicting how individuals, populations and communities will respond to climate change. Metabolic theory predicts that carrying capacity will have a unimodal (hump-shaped) response to temperature, and that this relationship could be altered by resource availability. However, few studies have empirically tested these predictions, despite the fundamental role that carrying capacity plays in governing population and community dynamics. To test the effect of temperature on carrying capacity and to determine whether this is mediated by resource quality, we conducted a fully crossed experiment in which we grew populations of the model organism Tribolium castaneum for 22 weeks at all 12 treatment combinations of four temperatures (27.5, 30, 32.5, 35°C) and three resource qualities (flour mixtures). Our results support the prediction that carrying capacity has a unimodal relationship with temperature, however resource quality did not alter this relationship. These findings support emerging theory describing temperature's effect on carrying capacity, and contribute to our understanding of how population dynamics will shift under climate change.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiology LettersMême sujetPhysiological and biochemical adaptationsTravaux en français237 207