MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1577304018 · doi:10.1111/j.1365-2427.2010.02552.x

Pelagic food web interactions among benthic invertebrates and trout in mountain lakes

2011· article· en· W1577304018 sur OpenAlexafffundabout
R. Paul Weidman, David W. Schindler, Rolf D. Vinebrooke

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of AlbertaParks Canada
Mots-clésPelagic zoneFood webBenthic zoneBiologyPredationTroutTrophic levelEcologyGammarusInvertebrateChironomidaeTrophic cascadeFisheryAmphipodaLarvaCrustaceanFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. Benthic chironomid larvae and the amphipod Gammarus lacustris have been observed in the pelagic habitats of many mountain lakes. The main goal of this study was to determine if chironomid larvae and gammarids potentially affect predator–prey and nutrient dynamics in pelagic food webs of mountain lakes. 2. Eighty-six mountain lakes were surveyed in Alberta and eastern British Columbia during the years 1965–1984, 1991–2004 and 2005–2007. Pelagic chironomid larvae were found in 86% of these lakes, and pelagic gammarids were found in 29% of lakes. Densities of pelagic chironomid larvae were 92% lower in lakes with pelagic gammarids and 76% lower in lakes with trout (P < 0.05). Intraguild predation of trout on gammarids appeared to reduce predation pressure on chironomid larvae. Gammarids consumed in vitro about 1 chironomid per gammarid per day or about 20% of their body mass in chironomid biomass per day. 3. Concentrations of total dissolved P and N, particulate C, and chlorophyll-a increased with increasing densities of pelagic gammarids and chironomid larvae in situ (R2 = 0.14 ± 0.19 SD, P < 0.1) and in vitro (P < 0.001). 4. Our findings suggest that gammarids and chironomid larvae are linked as predators and prey in pelagic food webs, possibly stimulating phytoplankton abundance via nutrient release.

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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,264

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations15
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFreshwater BiologyMême sujetAquatic Invertebrate Ecology and BehaviorTravaux en français237 207