Fatty acid signatures of Lake Michigan prey fish and invertebrates: among-species differences and spatiotemporal variability
Notice bibliographique
Résumé
Lipid concentration and fatty acid composition of common prey species or taxonomic groups from four distinct regions of Lake Michigan were quantified (n = 894). We used a combination of parametric and nonparametric statistics to assess the differences in fatty acid signatures (FAS) among species and to evaluate intraspecies variation relative to interspecies variation in FAS. Discriminant function analysis performed on 13 species or taxa groups using the 18 most abundant fatty acids revealed clear separation among taxa, with overall classification success reaching 89%. Species were readily distinguished based on their overall fatty acid profile in spite of intraspecies variation (temporal, regional, and size-related). Among species sampled, pelagic and benthic clusters were formed based on the degree of fatty acid profile similarity. In alewife ( Alosa pseudoharengus ) and round goby ( Neogobius melanostomus ), fatty acid compositions differed with fish size, sampling location, and temporal variation; however, the magnitude of these differences was small relative to differences between species. Our results demonstrate the utility of fatty acid signatures in studies of food webs in large freshwater ecosystems. This study is also a necessary first step toward development of mechanistic research that investigates the effects of variation in fatty acids within the prey base on top predators.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».