Intra‐lake stable isotope ratio variation in selected fish species and their possible carbon sources in Lake Kyoga (Uganda): implications for aquatic food web studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The stable isotopes of nitrogen ( δ 15 N) and carbon ( δ 13 C) provide powerful tools for quantifying trophic relationships and carbon flow to consumers in food webs; however, the isotopic signatures of organisms vary within a lake. Assessment of carbon and nitrogen isotopic signatures in a suite of plants, invertebrates, and fishes in Lake Kyoga, indicated significant variation between two sites for δ 13 C (paired t = 6.305; df = 14, P < 0.001 and δ 15 N paired t = 1.292; df = 14; P < 0.05). The fish fauna in Bukungu was generally more 13 C enriched (mean δ 13 C = –16.37 ± 1.64‰) than in Iyingo (mean δ 13 C = –20.80 ± 2.41‰) but more δ 15 N depleted (mean δ 15 N = 5.57 ± 0.71‰) than in Iyingo (mean δ 15 N = 6.92 ± 0.83‰). The simultaneous shifts in phytoplankton and consumer signatures confirmed phytoplankton as the major source of carbon for the food chain leading to fish. Limited sampling coverage within lakes may affect lake wide stable isotope signatures, and the same error is transferred into trophic position estimation. Consideration of potential intra‐lake spatial variability in isotope ratios and size is essential in evaluating the spatial and trophic structure of fish assemblages.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».