Terrestrial, benthic, and pelagic resource use in lakes: results from a three-isotope Bayesian mixing model
Notice bibliographique
Résumé
Fluxes of organic matter across habitat boundaries are common in food webs. These fluxes may strongly influence community dynamics, depending on the extent to which they are used by consumers. Yet understanding of basal resource use by consumers is limited, because describing trophic pathways in complex food webs is difficult. We quantified resource use for zooplankton, zoobenthos, and fishes in four low-productivity lakes, using a Bayesian mixing model and measurements of hydrogen, carbon, and nitrogen stable isotope ratios. Multiple sources of uncertainty were explicitly incorporated into the model. As a result, posterior estimates of resource use were often broad distributions; nevertheless, clear patterns were evident. Zooplankton relied on terrestrial and pelagic primary production, while zoobenthos and fishes relied on terrestrial and benthic primary production. Across all consumer groups terrestrial reliance tended to be higher, and benthic reliance lower, in lakes where light penetration was low due to inputs of terrestrial dissolved organic carbon. These results support and refine an emerging consensus that terrestrial and benthic support of lake food webs can be substantial, and they imply that changes in the relative availability of basal resources drive the strength of cross-habitat trophic connections.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».