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Enregistrement W2507554845 · doi:10.1139/cjfas-2015-0507

A once in 10 year drought alters the magnitude and quality of a floodplain prey subsidy to coastal river fishes

2016· article· en· W2507554845 sur OpenAlexvenueno aff
Ross E. Boucek, Mariajesus Soula, Felipe Tamayo, Jennifer S. Rehage

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Army Corps of EngineersU.S. Geological SurveySouth Florida Water Management DistrictNational Science Foundation
Mots-clésFloodplainPredationFood webEcologyHabitatFisheryEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disturbances that alter cross-habitat food web linkages can lead to whole-scale changes to aquatic systems. In coastal rivers of the Everglades (Florida, U.S.A.), increases in rainfall inundate adjacent floodplains, providing habitat for floodplain fish and macroinvertebrate species. In the dry season, rainfall decreases and floodplains dry, forcing floodplain prey into these river systems. These prey provide a prey subsidy for an estuarine predator, the common snook (Centropomus undecimalis). In 2011, severe drought impacted the region, likely affecting this prey subsidy. In this study, we ask (i) did the 2011 drought affect the magnitude and composition of floodplain prey subsidies to the common snook? and (ii) if species composition changed, were there energetic differences between the pre- and post-disturbance prey species? Results showed that 1 year after the drought, subsidies to the common snook decreased by 75%. On top of that decrease in overall flux, diet composition of the common snook switched from floodplain fishes to drought-tolerant floodplain macroinvertebrates. Lastly, energetic analyses showed that these postdrought macroinvertebrate prey subsidies had 43% less calories than floodplain fishes. Our findings illustrate the importance of considering not only the biomass that transfers from one food web to the next, but also how the species composition of the subsidy may affect incorporation into recipient food webs.

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)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations31
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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