Ontogenetic niche shifts and resource partitioning of lake trout morphotypes
Notice bibliographique
Résumé
Resource polymorphisms are widely observed in fishes; however, ontogenetic contributions to morphological and ecological differences are poorly understood. This study examined whether ontogenetic changes in niche partitioning could explain morphological and buoyancy differences between lake trout ( Salvelinus namaycush ) morphotypes in Great Slave Lake (Northwest Territories, Canada). Morphometric analysis, buoyancy, capture depth, diet, and stable isotope data were used in concert to determine whether (i) differences occur in small, as well as large, lake trout, (ii) ontogenetic changes in morphology and buoyancy correlate with shifts in depth or diet, and (iii) a subset of small trout, putatively identified as “humpers”, are distinct from other morphotypes. Ontogenetic changes in lake trout morphology were associated with an ecological shift between benthic and pelagic feeding. Resource partitioning between lean and siscowet-like trout occurred within benthic (small trout) and pelagic (large trout) habitats. The humper subset did not differ from small siscowet-like trout. By combining multiple methods and an ontogenetic perspective, our study provides novel perspectives on resource polymorphisms in large, deep lakes and on existing interpretations of stable isotope data from large lakes in general.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».