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Enregistrement W2137560696 · doi:10.1139/f06-057

Depth-specific patterns in benthicplanktonic food web relationships in Lake Superior

2006· article· en· W2137560696 sur OpenAlexvenueno aff
Michael E. Sierszen, Gregory S. Peterson, Jill V. Scharold

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésTrophic levelPlanktonBenthic zoneFood webWater columnProfundal zoneEcologyEnvironmental sciencePhotic zoneOceanographyMicrobial food webPhytoplanktonIsotope analysisBiologyNutrientGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an investigation of the spatial characteristics of Laurentian Great Lakes food webs, we examined the trophic relationship between benthic amphipods (Diporeia) and plankton in Lake Superior. We analyzed the carbon and nitrogen stable isotope ratios of Diporeia and plankton at stations in water column depths of 4–300 m. Neither δ15N nor δ13C of plankton from the upper 50 m of the water column varied significantly with station depth. Diporeia isotope ratios exhibited depth-specific patterns reflecting changes in food sources and food web relationships with plankton. Diporeia was 13C enriched at station depths of <40 m, reflecting increased dietary importance of benthic algae. There was a systematic increase in Diporeia δ15N with depth, which appeared to result from a combination of dietary shifts in the nearshore and decompositional changes in Diporeia's principal food, sedimented plankton, in deep habitats. Diporeia δ13C and δ15N together described changes in food web isotope baseline with depth. They also discriminated three depth strata representing photic, mid-depth, and profundal zones. These findings have implications for our understanding of Great Lakes food webs and analyses of trophic position within them, the ecology of zoobenthos and plankton communities, and sampling designs for large lakes.

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)0,000
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 enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations87
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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