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Enregistrement W6948139057 · doi:10.5061/dryad.sqv9s4n3r

Metabolic depression in sea urchin barrens associated with food deprivation

2021· dataset· en· W6948139057 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicrobial Natural Products and Biosynthesis
Établissements canadiensParks Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKelp forestKelpMicrofaunaGloomCannibalismProductivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The proliferation of sea urchins can decimate macroalgal forests in coastal ecosystems, leading to persistent barren seascapes. While kelp forests are among the most productive ecosystems on the planet, productivity in these urchin barrens is dramatically reduced. Moreover, urchins inhabiting these food-depauperate barrens face starvation and many survive in these barrens for years or decades. Urchins in barrens can persist by eating food subsidies from drift algae, pelagic salps, tubeworms, as well as encrusting and filamentous algae, microbial mats, and slow-growing species resistant to herbivory. Despite both food from endogenous production and exogenous subsidies, many urchins in barrens likely experience prolonged food deprivation. This resource limitation may create a trade-off between reproduction and survival; for example, fecundity of purple sea urchins (Strongylocentrotus purpuratus) is 99.9% lower in barrens. Despite food constraints, red sea urchins (Mesocentrotus franciscanus), the dominant urchin species at our study sites, can live in excess of 100 years and barrens in Haida Gwaii, British Columbia (BC), Canada, have persisted for at least 143 years. While these phenomena are widespread and well documented, the bioenergetic adaptations that allow urchins to persist in these food-depauperate barrens remain poorly understood. To quantify habitat-specific differences in metabolic rates and energy reserves (as measured by gonadal mass), we conducted respirometry on and measured gonadal mass in M. franciscanus at three locations in BC inside and outside of adjacent kelp forest and barrens habitat. Here we demonstrate that M. franciscanus in barrens versus kelp forests have substantially lower energy reserves and, importantly, also exhibit dramatic reductions in size-specific resting metabolic rates (RMR), even after standardizing by metabolically active body mass. On average, gonadal mass was 44.6% lower and RMR scaled to metabolically active body mass was 40% lower in barrens urchins than in kelp forest urchins. Such a shift in metabolic rate may provide a mechanism that facilitates barren state stability over long time scales as M. franciscanus can lower energetic demands while they wait for small pulses of food, scrape by on low-productivity resources, and suppress recruitment of macroalgae for months, years, or decades.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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