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Enregistrement W1963763431 · doi:10.1021/es0520619

Ecological Tracers Can Quantify Food Web Structure and Change

2006· article· en· W1963763431 sur OpenAlexaff
Craig E. Hebert, Michael T. Arts, D. V. Chip Weseloh

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrophic levelFood webLarusHerringEcologyFood chainEcosystemHerring gullSeabirdEnvironmental scienceIsotope analysisδ15NStable isotope ratioFish <Actinopterygii>BiologyFisheryPredationδ13C

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disruption of natural food webs is becoming a commonplace occurrence as a result of human activities. Considering this, there is a need to improve our ability to define food web structure as well as to detect and understand the implications of trophodynamic change. This requires the development, validation, and application of ecologicaltracers that can provide insights into the movement of energy, nutrients, and contaminants through food webs. In this study, we examine the utility of two groups of naturally occurring intrinsic tracers (stable nitrogen isotopes and fatty acids) to provide such information in a predatory seabird, the herring gull (Larus argentatus). Spatial and temporal patterns in gull trophic position (inferred from egg stable nitrogen isotope values) were related to gull diet composition (inferred from egg fatty acid concentrations). These two independent groups of ecological tracers provided corroborating evidence that gull trophic position was related to the degree to which aquatic foods, namely fish, were consumed. The use of these tracers in concert led to a better understanding of routes of energy flow and contaminant transfer in food webs and how these pathways may be affected by ecosystem change.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations83
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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