Indirect effects of metal contamination on energetics of yellow perch (<i>Perca flavescens</i>) resulting from food web simplification
Notice bibliographique
Résumé
Summary 1. Benthic invertebrate community composition and yellow perch ( Perca flavescens ) diet, growth and activity levels from lakes along a metal‐contamination gradient were used to assess the importance of a naturally diverse prey base for maintaining energy transfer to growing fish, and how this transfer is disrupted by metal contamination. 2. Zoobenthic communities had lower diversity in metal‐contaminated lakes, with a notable absence of large bodied invertebrate taxa. 3. The average mass of non‐zooplankton prey items was significantly greater for 2+ and 3+ perch from the reference lake, and increased significantly with age in all except the most contaminated lakes where prey choice was limited. 4. Benthivorous perch from all contaminated lakes exhibited slowed growth. Perch from one of the contaminated lakes exhibited faster growth during piscivory, indicating slowed growth only while benthivorous. 5. Estimates of fish activity, using the activity of the glycolytic enzyme Lactate dehydrogenase in perch white muscle tissue as a proxy, suggested that shifts in diet to larger prey (in reference and intermediately contaminated lakes) lowered activity costs, which may explain how diet shifts maintain growth efficiency as perch grow larger.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».