What does a bioenergetic network approach tell us about the functioning of ecological communities?
Bibliographic record
Abstract
Les perturbations auxquelles font face les communautés écologiques, du fait des activités humaines, sont à l'origine de changements profonds dans ces communautés. Nombreuses caractéristiques des espèces sont altérées, de leur physiologie à leur occurrence même. Ces changements se répercutent sur la composition, la diversité et la structure des communautés, puisque les espèces n'interagissent pas tout le temps de la même manière en fonction des conditions. Prévoir le devenir de ces communautés émergentes, et des fonctions qu'elles soutiennent est un défi central de l'écologie et de nos sociétés. Différents cadres conceptuels ont été utilisés pour relever ce défi, basés sur différents mécanismes écologiques, et ont divergé en plusieurs domaines. D'un côté, l'analyse des chaînes trophiques utilise la consommation pour expliquer les effets de la diversité verticale (le nombre de niveaux trophiques) sur le fonctionnement, et de l'autre côté, les analyses biodiversité-fonctionnement lient compétition et effets de la diversité horizontale (la diversité au sein des niveaux trophiques isolés). Chacun de ces domaines a produit des résultats clés pour comprendre les conséquences fonctionnelles des changements de composition et diversité des communautés écologiques. Cependant, ils sont chacun basés sur différentes simplifications fortes des communautés. L'hypothèse qui sous-tend cette thèse est que la réconciliation en un même cadre de travail des résultats fondamentaux de ces champs conceptuels divergents, ainsi que des effets des changements de structure de la biodiversité, est une étape clé pour pouvoir améliorer notre compréhension du fonctionnement de communautés écologiques en changement. L'essor récent des méthodes d'analyse des réseaux trophiques, et des modèles permettant de simuler le fonctionnement de ces réseaux trophiques offre un cadre idéal pour cette réconciliation. En effet, les réseaux trophiques cartographient les échanges de matière entre toutes les espèces d'une communauté, permettant la mise en place d'interactions variées. Ils reflètent mieux la réalité complexe des communautés que les chaînes trophiques ou leurs niveaux trophiques isolés en intégrant notamment compétition et consommation. Un modèle ressource-consommateur bioénergétique classique, développé par Yodzis et Innes (1992), permet d'en simuler le fonctionnement, en intégrant des mécanismes et taux testés empiriquement. Au-delà d'utiliser ces outils, cette thèse se concentre aussi sur leur évaluation. Après un premier chapitre d'introduction, le second chapitre propose une plateforme ouverte, commune, solidement testée et efficace pour l'utilisation du modèle bioénergétique, permettant ainsi une synthèse plus rapide et aisée des résultats. Le troisième chapitre est une revue du corpus méthodologique d'analyse des réseaux trophiques, proposant une gamme de méthodes robustes et informatives, et soulignant leur domaine d'application et leurs limites. Enfin le quatrième chapitre met ce cadre méthodologique à l'épreuve. Dans ce chapitre, nous montrons l'existence d'une relation entre la complexité de la structure du réseau trophique des communautés et leur régime de fonctionnement, se traduisant par la réalisation de différentes prédictions issues de l'analyse des chaînes trophiques ou des analyses diversité-fonctionnement. Cette mise en évidence des conditions structurelles pour la réalisation de différentes prédictions nous permet de mieux comprendre quels mécanismes écologiques prédominent selon différentes conditions, dirigeant l'effet de la diversité sur le fonctionnement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".