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Enregistrement W2153810898 · doi:10.1093/plankt/fbm052

Variability in the trophic position of larval fish in a coastal pelagic ecosystem based on stable isotope analysis

2007· article· en· W2153810898 sur OpenAlexaffabout
Pierre Pepin, John F. Dower, Kevin J. Flynn

Notice bibliographique

RevueJournal of Plankton Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensUniversity of VictoriaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPelagic zoneTrophic levelBiologyZooplanktonPlanktonPhytoplanktonIchthyoplanktonEcologyFisheryIsotope analysisDemersal zoneMarine ecosystemEcosystemLarvaNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used stable isotopes of carbon (C) and nitrogen (N) to investigate the trophic position of six species of larval fish in the pelagic ecosystem of coastal Newfoundland. Isotope profiles from phytoplankton, net plankton and macrozooplankton were consistent with previous studies. All species of larval fish showed a length-dependent shift in δ13C that indicates a move to a pelagic diet from the combined pelagic and demersal eating habits of the adult spawners. The trophic position of four larval fish species (American plaice, yellowtail flounder, cunner, radiated shanny) was consistent with them feeding primarily on copepods, as expected from stomach content analysis. The δ15N-based trophic position of larval witch flounder and capelin indicates that they feed significantly on phytoplankton and heterotrophic protists from the microbial loop, respectively; this evidence contrasts with stomach content analysis. Although links between larval fish and the microbial loop are not considered as common as is the link with crustacean zooplankton, this and other studies challenge the long-held belief that marine fish larvae feed effectively exclusively on copepods.

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)0,001
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 enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations73
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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