Foodweb analysis of the Orinoco floodplain based on production estimates and stable isotope data
Notice bibliographique
Résumé
Stable isotope data and indirect methods for estimating consumer production were used in a foodweb analysis for the Orinoco River floodplain, Venezuela. The ratio of annual production to mean annual biomass (Pa/B̄) was estimated from mass at maturity for all major categories of consumers. Field data on B̄ then were used to estimate Pa for each major category. Carbon sources for all categories of consumers were identified through δ13C analysis, and trophic shifts in δ15N were used in assigning trophic levels to consumers. The ultimate C source for both invertebrates and fish was algae (phytoplankton and periphyton), even though macrophytes and litterfall from the floodplain forest composed 98% of potentially available C. Production of invertebrate consumers (benthos, rhizofauna, and zooplankton), which occurred almost entirely through 1st-level consumption, was estimated as 14 g C m−2 y−1. Fish, which produced 11 g C m−2 y−1, showed a mean δ15N trophic shift of 1.8 units above the algal C source, suggesting that ∼20% of fish production was directly accountable to consumption of algal C (1st-level consumption), and that most of the remainder was attributable to 1st-level carnivory. Data on production and trophic shifts implied trophic efficiency of 5% for invertebrates and 20% for fish. Although the food web is focused on a very small fraction of potentially available primary C (algae), this C source can account quantitatively for the observed production of both invertebrates and fish. The food web showed marked trophic compression (large consumers supported by trophic levels 1 and 2), which is the only means by which high production of large consumers can be sustained on a small fraction of the potentially available C.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».