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Enregistrement W2150728460 · doi:10.1111/j.1365-2427.2009.02354.x

How well are velocity effects on ∂<sup>13</sup>C signatures transmitted up the food web from algae to fish?

2009· article· en· W2150728460 sur OpenAlexafffundabout
Joseph B. Rasmussen, Véronique Trudeau

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPeriphytonTrophic levelBenthic zoneFood webTributaryEnvironmental scienceAlgaeEcologyMacrophyteInvertebrateBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary 1. Benthic algae fractionate carbon isotopes less at low water velocities because of reduced boundary layer exchange, and this effect on δ13C is passed on to consumers via trophic transfer. This study examines the relationships between δ13C signatures of consumers (invertebrates and salmonid fishes) and water velocity in the Sainte Marguerite River, QC, Canada, and compares them to patterns for periphyton, both along the river main‐stem and in a small tributary. 2. Relationships of δ13C signatures of herbivore/grazers and collector/gatherers with water velocity were strong and similar to those of periphyton, but relationships for filter‐feeders were weak, probably reflecting the effect of spatial averaging of their food supply as a result of downstream transport. 3. Velocity effects on salmonid signatures were much weaker than those of lower trophic levels, being barely significant except in the small tributary where the fish were resident and isolated from the main river. In the river main‐stem, even when reach standardised (reach mean subtracted from each data point), fish signatures were only weakly related to water velocity. 4. The fidelity with which velocity effects are transmitted to consumers from benthic algae is highly variable, and depends on a combination of consumer and resource movements, in addition to the trophic position of the consumer.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations12
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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