Loss of trophic complexity in saline prairie lakes as indicated by stable-isotope based community-metrics
Notice bibliographique
Résumé
Variations in climate, watershed characteristics and lake-internal processes often result in a large variability of food-web complexity in lake ecosystems. Some of the largest ranges in these environmental parameters can be found in lakes across the northern Great Plains as they are characterized by extreme gradients in respect to lake morphometry and water chemistry, with individual parameters often varying over several orders of magnitude. To evaluate the effects of environmental conditions on trophic complexity in prairie lake food-webs, we analyzed carbon and nitrogen stable isotopes of fishes, zooplankton and littoral macroinvertebrates in 20 lakes across southern Saskatchewan. Our two-year study identified very diverse patterns of trophic complexity, with was predominantly associated with among-lake differences. Small but significant temporal effects were also detected, which were predominantly associated with changes in productivity. The most influential parameters related to changes in trophic complexity among lakes were salinity, complexity of fish assemblage, and indicators of productivity (e.g. nutrients, Chl a). Generally, trophic diversity, number of trophic levels, and trophic redundancy were highest in productive freshwater lakes with diverse fish communities. Surprisingly, mesosaline lakes that were characterized by very low or no predation pressure from fishes were not colonized by invertebrate predators as it is often the case in boreal systems; instead, trophic complexity was further reduced. Together, prairie lake food-webs appear to be highly sensitive to changes in salinity and the loss of piscivorous fishes, making freshwater and mesosaline lakes most vulnerable to the impacts of climate variability. This is particularly important as global circulation models predict future climate warming to have disproportionate negative impacts on hydrologic conditions in this area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».