Trophic studies in a high-latitude fjord ecosystem — a comparison of stable isotope analyses (δ<sup>13</sup>C and δ<sup>15</sup>N) and trophic-level estimates from a mass-balance model
Notice bibliographique
Résumé
Stable isotopes of δ13C and δ15N were used to examine food sources and trophic structure of 65 taxa, representing 19 ecological groups, in a high-latitude ecosystem. Discrimination was made between pelagic and benthic carbon sources, where feeding in most cases reflected the habitat. Trophic levels from these analyses, TLN, were compared with corresponding levels estimated by an Ecopath mass-balance model, TLE, constructed independently of the isotope data. The good correlation between the two methods (r2 = 0.72) supports the diet composition and the grouping of taxa into ecological groups in the model. However, when estimates diverged, this was often explained by the analyses of few taxa, taxa that were not the most representative for the group, or the analyses of specimens from a limited size range. Some assumed detrivores were assigned high TLN in favour of an abundant microbial community in the sediments. High TLN estimates for many invertebrate taxa, combined with relatively low TLN for fishes, suggest that parts of the benthic food web are decoupled from the classical food web.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».