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Enregistrement W2065559541 · doi:10.1139/f09-151

Long-term food web change in Lake Superior

2009· article· en· W2065559541 sur OpenAlexvenueno aff
Stephanie N. Schmidt, M. Jake Vander Zanden, James F. Kitchell

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood webTrophic levelCoregonus clupeaformisContext (archaeology)EcologyIsotope analysisBiologyGeographyFisheryFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Restoration and rehabilitation of native species in the Laurentian Great Lakes is a priority for fisheries management agencies. Restoration efforts are increasingly incorporating a perspective that considers species within a broader food web context. We used stable isotope analysis and museum-preserved specimens to describe and quantify 100 years of food web changes in the Lake Superior fish community. We validated stable isotope analysis of museum specimens by showing a positive correlation between isotope- and diet-based estimates of trophic position. While introductions have created a more trophically diverse food web than historically found in Lake Superior, two separate metrics revealed little community-wide change in the food web. Our species-specific analysis revealed trophic niche differences between shortjaw ( Coregonus zenithicus ) and shortnose ( Coregonus reighardi ) ciscoes, two species previously argued to be indistinguishable based on morphological characteristics. By providing a historical context, our findings show the ability of the Lake Superior food web to accommodate non-native species introductions over the last century while still supporting native species populations. This long-term information about food web structure can help guide management and restoration goals in Lake Superior. Furthermore, Lake Superior can serve as a basis for comparing food web changes in other, more highly altered Great Lakes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,207 · 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'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

Citations68
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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