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Enregistrement W2076849961 · doi:10.1139/f07-096

Consumption of two exotic zooplankton by alewife (<i>Alosa pseudoharengus</i>) and rainbow smelt (<i>Osmerus mordax</i>) in three Laurentian Great Lakes

2007· article· en· W2076849961 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Adam Storch, Kimberly L. Schulz, Carla E. Cáceres, Peter M. Smyntek, John M. Dettmers, Mark A. Teece

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlewifeZooplanktonBiologySmeltEcologyFisheryPredationFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introductions of the zooplankton Bythotrephes longimanus and Cercopagis pengoi into the Great Lakes have drawn attention surrounding their suitability as prey for zooplanktivorous fishes. We used gut contents and stable carbon isotopes to quantify differential consumption and selection of the exotics by alewife (Alosa pseudoharengus) and rainbow smelt (Osmerus mordax) in Lakes Erie, Michigan, and Ontario. The exotics were more often consumed by alewife (up to 70% of gut content biomass) than by smelt (up to 25% of gut content biomass). Measured stable carbon isotope ratios of fish and ratios predicted from mixing models confirmed that the “snapshot” descriptions of diet through gut contents were representative of longer-term diets. While B. longimanus generally was selected for (14 of 17 sampling dates), C. pengoi was not a preferred prey item. Cercopagis pengoi was sometimes a large component of alewife diet because of its high densities in the environment. The exotic zooplankton are more important for alewife than for smelt, and consumption of the cladocerans varies throughout the growing season and among lakes, generally related to patterns of exotic abundance. Effects associated with consumption of the exotics should be high in alewife-dominated systems invaded by B. longimanus or large numbers of C. pengoi.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,757
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,229
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations22
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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