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Enregistrement W2113523819 · doi:10.1073/pnas.1012807108

Strong evidence for terrestrial support of zooplankton in small lakes based on stable isotopes of carbon, nitrogen, and hydrogen

2011· article· en· W2113523819 sur OpenAlexaff
Jonathan J. Cole, Stephen R. Carpenter, J.F. Kitchell, Michael L. Pace, Christopher T. Solomon, Brian C. Weidel

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUniversity of Notre DameNational Science Foundation
Mots-clésZooplanktonTerrestrial ecosystemFood webPelagic zoneEcosystemEnvironmental scienceBenthic zoneEcologyLittoral zoneTerrestrial plantBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cross-ecosystem subsidies to food webs can alter metabolic balances in the receiving (subsidized) system and free the food web, or particular consumers, from the energetic constraints of local primary production. Although cross-ecosystem subsidies between terrestrial and aquatic systems have been well recognized for benthic organisms in streams, rivers, and the littoral zones of lakes, terrestrial subsidies to pelagic consumers are more difficult to demonstrate and remain controversial. Here, we adopt a unique approach by using stable isotopes of H, C, and N to estimate terrestrial support to zooplankton in two contrasting lakes. Zooplankton (Holopedium, Daphnia, and Leptodiaptomus) are comprised of ≈ 20-40% of organic material of terrestrial origin. These estimates are as high as, or higher than, prior measures obtained by experimentally manipulating the inorganic (13)C content of these lakes to augment the small, natural contrast in (13)C between terrestrial and algal photosynthesis. Our study gives credence to a growing literature, which we review here, suggesting that significant terrestrial support of pelagic crustaceans (zooplankton) is widespread.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations337
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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