five

Data from: Food-web structure varies along environmental gradients in a high-latitude marine ecosystem|生态学数据集|食物网结构数据集

收藏
DataONE2018-05-24 更新2024-06-08 收录
生态学
食物网结构
下载链接:
https://search.dataone.org/view/null
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
Large-scale patterns in species diversity and community composition are associated with environmental gradients, but the implications of these patterns for food-web structure are still unclear. Here, we investigated how spatial patterns in food-web structure are associated with environmental gradients in the Barents Sea, a highly productive shelf sea of the Arctic Ocean. We compared food webs from 25 subregions in the Barents Sea and examined spatial correlations among food-web metrics, and between metrics and spatial variability in seawater temperature, bottom depth and number of days with ice cover. Several food-web metrics were positively associated with seawater temperature: connectance, level of omnivory, clustering, cannibalism, and high variability in generalism, while other food-web metrics such as modularity and vulnerability were positively associated with sea ice and negatively with temperature. Food-web metrics positively associated with habitat heterogeneity were: number of species, link density, omnivory, path length, and trophic level. This finding suggest that habitat heterogeneity promotes food-web complexity in terms of number of species and link density. Our analyses reveal that part of the variation in food-web structure along the environmental gradients is related to species turnover, however the higher interaction turnover compared to species turnover along these gradients indicates a consistent modification of the food-web structure along environmental gradients. This could indicate that interacting species co-vary in space. In conclusion, our study shows how environmental heterogeneity via environmental filtering, not only drives turnover in species composition, but also how it influences the structure of food webs over large spatial scales.
创建时间:
2018-05-24
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

MedDialog

MedDialog数据集(中文)包含了医生和患者之间的对话(中文)。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长,会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。

github 收录

中国食物成分数据库

食物成分数据比较准确而详细地描述农作物、水产类、畜禽肉类等人类赖以生存的基本食物的品质和营养成分含量。它是一个重要的我国公共卫生数据和营养信息资源,是提供人类基本需求和基本社会保障的先决条件;也是一个国家制定相关法规标准、实施有关营养政策、开展食品贸易和进行营养健康教育的基础,兼具学术、经济、社会等多种价值。 本数据集收录了基于2002年食物成分表的1506条食物的31项营养成分(含胆固醇)数据,657条食物的18种氨基酸数据、441条食物的32种脂肪酸数据、130条食物的碘数据、114条食物的大豆异黄酮数据。

国家人口健康科学数据中心 收录

TaRF

TaRF 是由密歇根大学、耶鲁大学和加州大学伯克利分校联合创建的视触融合场景数据集,旨在将视觉与触觉信号对齐至共享的三维空间。该数据集包含 19.3k 对齐的视觉与触觉样本,覆盖 13 个普通场景,如办公室、走廊和户外环境。数据采集通过结合神经辐射场(NeRF)和触觉传感器完成,利用多视图几何方法校准视觉与触觉信号,实现空间对齐。TaRF 的创建过程包括场景的多视角视觉重建和同步采集触觉信号,最终通过扩散模型生成未直接采样的触觉信号。该数据集可用于触觉信号估计、触觉定位和材料属性理解等任务,为机器人交互和虚拟世界构建提供重要支持。

github 收录

糖尿病预测数据集

糖尿病相关的医学研究或者健康数据

AI_Studio 收录

Pew Research Center Surveys

Pew Research Center Surveys 包含多个社会科学领域的调查数据,涵盖政治、社会、科技、宗教等多个主题。这些调查数据通常用于分析公众意见、态度和行为。

www.pewresearch.org 收录