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Enregistrement W2045676521 · doi:10.1111/j.1550-7408.2010.00476.x

The Protozooplankton–Ichthyoplankton Trophic Link: An Overlooked Aspect of Aquatic Food Webs<sup>1</sup>

2010· review· en· W2045676521 sur OpenAlexaff
David J. S. Montagnes, John F. Dower, Gisela M. Figueiredo

Notice bibliographique

RevueJournal of Eukaryotic Microbiology · 2010
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrophic levelIchthyoplanktonBiologyEcologyPredationPlanktonFood chainAbundance (ecology)ZoologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the introduction of the microbial loop concept, awareness of the role played by protozooplankton in marine food webs has grown. By consuming bacteria, and then being consumed by metazooplankton, protozoa form a trophic link that channels dissolved organic material into the "classic" marine food chain. Beyond enhancing energy transfer to higher trophic levels, protozoa play a key role in improving the food quality of metazooplankton. Here, we consider a third role played by protozoa, but one that has received comparatively little attention: that as prey items for ichthyoplankton. For >100 years it has been known that fish larvae consume protozoa. Despite this, fisheries scientists and biological oceanographers still largely ignore protozoa when assessing the foodweb dynamics that regulate the growth and survival of larval fish. We review evidence supporting the importance of the protozooplankton-ichthyoplankton link, including examples from the amateur aquarium trade, the commercial aquaculture industry, and contemporary studies of larval fish. We then consider why this potentially important link continues to receive very little attention. We conclude by offering suggestions for quantifying the importance of the protozooplankton-ichthyoplankton trophic link, using both existing methods and new technologies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations93
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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