Impacts of changing food webs in Lake Ontario: Implications of dietary fatty acids on growth of Alewives
Notice bibliographique
Résumé
Declines in the abundance and condition of Great Lakes Alewives have been reported periodically during the last two decades, and the reasons for these declines remain unclear. To better understand how food web changes may influence Alewife growth and Wisconsin growth model predictions, we fed Alewives isocaloric diets high in omega-6 fatty acids (corn oil) or high in omega-3 fatty acids (fish oil). Alewives were fed the experimental diets at either 1% (“low ration”) or 3% (“high ration”) of their wet body weight per day. After six weeks, Alewives maintained on the high ration diets were significantly larger than those fed the low ration diets. Moreover, Alewives given the high ration fish oil diet were significantly larger than those maintained on the high ration corn oil diet after six weeks of growth. Body lipid, energy density and total body energy of Alewives on the high ration diets were significantly higher than those fed the low ration diets, and total body energy was significantly higher in Alewives given the high ration fish oil diet compared to those on the high ration corn oil diet. The current Wisconsin bioenergetics model underestimated growth and overestimated food consumption by Alewives in our study. Alewife thiaminase activity was similar among treatment groups. Overall, our results suggest that future food web changes in Lake Ontario, particularly if they involve decreases in the abundance of lipid rich prey items such as Mysis, may reduce Alewife growth rates and total body energy due to reductions in the availability of dietary omega-3 fatty acids.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».