Lake morphometry predicts the degree of habitat coupling by a mobile predator
Notice bibliographique
Résumé
Habitat coupling is an ecosystem process whereby semi‐discontinuous habitats are connected through the movement of energy and nutrients by chemical, physical or biological processes. One oft‐cited example is that of littoral–pelagic coupling in lakes. Theory has argued that such habitat coupling may be critical to food web dynamics, yet there have been few empirical studies that have quantified ecological factors that affect the degree of habitat coupling in ecosystems. Specifically, the degree to which habitat coupling occurs across important physical gradients has largely been ignored. To address this, we investigate the degree of littoral habitat coupling (i.e. the degree to which a top predator lake trout, Salvelinus namaycush, derives energy from the littoral zone) along a gradient of lake shape, where lake shape modifies the relative quantity of coupled epilimnetic benthic and pelagic habitats within each lake. Herein we demonstrate that littoral habitat coupling is intensified in simple circular lakes compared to their reticulate counterparts in seven Canadian Shield lakes. Although the more reticulate lakes had larger areas of epilimnetic benthic habitat, littoral food sources comprised 11% compared to 24% of lake trout diet in reticulate and circular lakes, respectively. This heightened interaction in circular lakes also appears to translate into increased omnivory in more circular lakes compared to reticulate lakes such that lake trout of circular lakes have a significantly lower trophic position than lake trout of reticulate lakes (F 1,5 =6.71 p=0.05). These results suggest that it is the accessibility of littoral production via thermal refugia, and not the amount of littoral production, that determines the degree to which lake trout couple littoral and pelagic habitats in lakes.
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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) | 0,003 | 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 ».