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Enregistrement W2090373752 · doi:10.1071/mf13016

Do food quantity and quality affect food webs in streams polluted by acid mine drainage?

2013· article· en· W2090373752 sur OpenAlexfundno aff
Kristy L. Hogsden, Michael J. Winterbourn, Jon S. Harding

Notice bibliographique

RevueMarine and Freshwater Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Canterbury
Mots-clésSTREAMSPredationEcologyInvertebratePrimary producersFood webBiologyGeneralist and specialist speciesAcid mine drainageBiomass (ecology)NutrientEnvironmental chemistryPhytoplanktonHabitatChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food influences the structure of consumer communities; however, in polluted streams food resources may be severely reduced and act as an additional stressor. We examined the quantity and quality of basal resources and prey items for invertebrate consumers in 12 streams along an acid mine drainage (AMD) gradient (pH range: 2.7–7.1) and characterised their diets using stable isotope and gut content analyses. Algal and detrital resource quantity (biomass) and quality (C : N ratio) did not differ significantly along the gradient, except algal C : N, which was lower in highly stressed and circumneutral streams. Furthermore, availability, size and diversity of animal prey decreased significantly with increasing stress. Most primary consumers were generalist feeders, but algae became increasingly common in their diets as pH increased. Predators were opportunistic and consumed prey that reflected locally abundant taxa. Generally, these were small-bodied chironomids in highly stressed streams and larger-bodied prey (mayflies, caddisflies, stoneflies) in moderately stressed and circumneutral streams. Our results indicated that acidity and metal toxicity were the primary stressors of communities in streams affected by AMD and that food quantity was unlikely to be limiting for primary consumers. However, food availability may be an additional stressor affecting predators in streams receiving AMD.

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)0,000
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 enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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