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Enregistrement W2160818668 · doi:10.1139/f07-023

Spatial and temporal patterns in the food web structure of a large floodplain river assessed using stable isotopes

2007· article· en· W2160818668 sur OpenAlexvenueno aff
Brian R. Herwig, David H. Wahl, John M. Dettmers, Daniel A. Soluk

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood webFloodplainEnvironmental scienceStable isotope ratioEcologyFood chainIsotope analysisEcosystemIsotopes of carbonSpatial variabilityResource (disambiguation)Primary producersNutrientPhytoplanktonTotal organic carbonBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We assessed naturally occurring stable isotope ratios of carbon (δ13C) and nitrogen (δ15N) for available food resources and consumers in the mainstream channel of the Mississippi River. Isotopic ratios were assessed for organic sources and organisms at two different sites during a fall, spring, and two summer seasons. Terrestrial C4 plants did not appear to be an important carbon source for consumers in the mainstream channel. A mixing model, IsoSource, indicated that terrestrial C3 vegetation, suspended algae, and epixylon were at times important food resources for large river consumers. Many consumer signatures fell outside the mixing polygon defined by these sources, indicating that there was a 13C-depleted food resource for which we did not account. We could not distinguish precisely whether downstream allochthonous and autochthonous carbon, or in situ production, was the dominant food resource supporting consumers in these systems. However, our data suggest that in situ organic matter sources can be important. Consumer δ13C and δ15N signatures intermediate between several sources indicated widespread omnivory in the river reaches that we studied. To fully understand food web structure and energy sources in complex large river ecosystems, an integrative approach that combines related empirical data sets is needed.

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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations41
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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