Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Stoichiometric distribution models: ecological stoichiometry at the landscape extent

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60460709%3A41330%2F17%3A74503" target="_blank" >RIV/60460709:41330/17:74503 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1111/ele.12859" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1111/ele.12859</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1111/ele.12859" target="_blank" >10.1111/ele.12859</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Stoichiometric distribution models: ecological stoichiometry at the landscape extent

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Human activities are altering the fundamental geography of biogeochemicals. Yet we lack an understanding of how the spatial patterns in organismal stoichiometry affect biogeochemical processes and the tools to predict the impacts of global changes on biogeochemical processes. In this contribution we develop stoichiometric distribution models (StDMs), which allow us to map spatial structure in resource elemental composition across a landscape and evaluate spatial responses of consumers. We parameterise StDMs for a consumer-resource (moose-white birch) system and demonstrate that we can develop predictive models of resource stoichiometry across a landscape and that such models could improve our predictions of consumer space use. With results from our study system application, we argue that explicit consideration of the spatial patterns in organismal elemental composition may uncover emergent individual, population, community and ecosystem properties that are not revealed at the local extents routinely

  • Název v anglickém jazyce

    Stoichiometric distribution models: ecological stoichiometry at the landscape extent

  • Popis výsledku anglicky

    Human activities are altering the fundamental geography of biogeochemicals. Yet we lack an understanding of how the spatial patterns in organismal stoichiometry affect biogeochemical processes and the tools to predict the impacts of global changes on biogeochemical processes. In this contribution we develop stoichiometric distribution models (StDMs), which allow us to map spatial structure in resource elemental composition across a landscape and evaluate spatial responses of consumers. We parameterise StDMs for a consumer-resource (moose-white birch) system and demonstrate that we can develop predictive models of resource stoichiometry across a landscape and that such models could improve our predictions of consumer space use. With results from our study system application, we argue that explicit consideration of the spatial patterns in organismal elemental composition may uncover emergent individual, population, community and ecosystem properties that are not revealed at the local extents routinely

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10618 - Ecology

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Ecology Letters

  • ISSN

    1461-023X

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    20

  • Číslo periodika v rámci svazku

    12

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    1495-1506

  • Kód UT WoS článku

    000414938000001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85031330904