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Enregistrement W1498006152

The influence of food web structure on the diet, mercury dynamics and bioenergetics of northern pike in reservoirs of the upper South Saskatchewan River Basin

2015· dissertation· en· W1498006152 sur OpenAlexfundaboutno aff
Lars Brinkmann

Notice bibliographique

RevueOpen ULeth Scholarship (OPUS) (University of Lethbridge) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Conservation Association
Mots-clésPikeBioenergeticsFood webStructural basinMercury (programming language)GeographyFisheryEcologyEnvironmental scienceGeologyBiologyFish <Actinopterygii>GeomorphologyPredation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This project investigated the influence of community structure in reservoirs on trophodynamics, growth and mercury biomagnification in the apex consumer and fisheries target species northern pike (Esox lucius). Where lake whitefish (Coregonus clupeaformis) were abundant in the prey community, pike were found to be piscivorous, consuming predominantly lake whitefish and other large-bodied fish species. Benthivorous feeding behavior was observed in reservoirs without abundant lake whitefish stocks, and amphipods formed the predominant prey consumed by pike. Growth rates of pike were found to be significantly lower under the benthivorous trophic regime. Benthivorous pike had lower mercury concentrations, consistent with lower dietary exposure, than piscivorous pike, but higher biomagnification consistent with low food conversion efficiency and slower growth. A bioenergetics analysis showed elevated feeding rates and activity levels in benthivorous pike on a diet of comparatively low energy density, relative to piscivorous pike, confirming a trophic bottleneck in response to trophic simplification and highlighting the importance of trophic coupling between pelagic resources and apex consumers in reservoirs.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil0,461

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,222 · 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
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'admission2
Résumé présentoui

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