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Enregistrement W2160628022 · doi:10.1139/f05-169

Food web reliance on allochthonous carbon in two high mountain lakes with contrasting catchments: a stable isotope approach

2005· article· en· W2160628022 sur OpenAlexvenueno aff
Elvira Pulido‐Villena, Isabel Reche, Rafael Morales‐Baquero

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research Council
Mots-clésFood webDissolved organic carbonIsotopes of carbonIsotopic signatureEnvironmental scienceδ13CParticulatesOrganic matterCarbon fibersδ15NEnvironmental chemistryPhytoplanktonTotal organic carbonIsotope analysisEcologyStable isotope ratioEcosystemChemistryNutrientBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The carbon isotopic signature (δ 13 C) of dissolved inorganic carbon and food web components was examined in two high mountain lakes. Río Seco Lake is partially surrounded by alpine meadows and has temporal inlets, whereas La Caldera Lake is located on rocky terrain and does not receive inputs from runoff. We assessed whether these contrasting catchments involve differences in the isotopic signature of the food web components and then in the reliance on terrestrial carbon. The δ 13 C of dissolved inorganic carbon was not significantly different between lakes and reflected an atmospheric gas exchange origin. Unexpectedly, bulk particulate organic matter showed enriched δ 13 C values in both lakes, suggesting a terrestrial vegetation influence. Bulk particulate organic matter was exploited mostly by the cladoceran Daphnia pulicaria, whereas the copepod Mixodiaptomus laciniatus was 13 C depleted relative to particulate organic matter, indicating a selective feeding on an isotopically lighter source, likely phytoplankton. The results obtained show that, despite contrasting catchments, the food web of both lakes might be partially supported by terrestrial carbon for which utilization is species specific.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, 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

Citations46
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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