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Enregistrement W7099111581

@ 1979, by the American Society of Limnology and Oceanography, Inc. Zooplankton grazing and phytoplankton species richness: Field tests of the predation hypothesis1

2015· article· en· W7099111581 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Studies and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredationGrazingCompetition (biology)HerbivoreIntertidal zoneZooplanktonPhytoplanktonAlgae
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hypothesis that herbivory plays a major role in the maintenance of high algal diversity was tested over a e-year period in polyethylene enclosures at Heney Lake, Quebec. Reduction of grazing pressure resulted in a significant decrease in the number of inedible species, whereas the diversity of edible algae remained unaffected. Lowering the herbivore levels may cause an intensification of exploitative competition among phytoplankton, which favors edible species and a few inedible algae like Synedra at the expense of many inedible species that are eliminated. Predation has been implicated as a po-tential factor allowing the coexistence of competing species ever since Darwin (1859) recorded the effect of mowing on grassland plant communities. Indeed grazing was one of the factors initially proposed by Hutchinson (1961) to ex-plain the surprisingly high diversity ob-served in lake phytoplankton. Yet, while the high degree of temporal and spatial overlap found among phytoplankton species in nature (Wall and Briand in prep.) suggests low competition levels that are quite compatible with this hy-pothesis, very few workers (Porter 1973, 1977; O’Brien 1974) have investigated this possibility. The predation hypothesis was first clearly formulated as such by Paine (1966) to account for the diversity pat-terns of intertidal communities on rocky shores. He demonstrated that predation can promote prey diversity by allowing the local coexistence of prey species that would otherwise be eliminated by com-petitive exclusion. A large body of theo-retical evidence has since accumulated to isolate the parameters affecting the op-eration of such a mechanism (e.g. Spight

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,322
Score d'incertitude au seuil0,578

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 technologies0,0000,002
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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