Seasonal trophic linkages in Arctic marine invertebrates assessed via fatty acids and compound‐specific stable isotopes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change is having profound impacts on Arctic ecosystems with important implications for coastal productivity and food web dynamics. We investigated seasonal variations in resource use of 16 invertebrate taxa in lagoon ecosystems along the Alaska Beaufort Sea coast using a combination of fatty acid (FA) biomarkers, bulk stable carbon isotope measurements of whole animals, and compound‐specific stable carbon isotope measurements of total lipid extracts and individual FAs. Invertebrates were collected during full‐ice cover (April), ice breakup (June), and open water (August) periods. Amphipods ( Onisimus glacialis ) had higher proportions of 18:2n‐6 and 18:3n‐3 FAs in April than in the other months. These elevated markers were accompanied by relatively low bulk and 18:2n‐6 δ 13 C values, indicating proportionally higher contributions from terrestrial/freshwater sources in April. A wider range of invertebrates examined during June and August showed increases in algae‐specific markers and higher proportions of essential FAs (e.g., 22:6n‐3 [docosahexaenoic acid] and 20:5n‐3 [eicosapentaenoic acid]) later in the summer. There were also marked differences in FA characteristics among invertebrates that highlighted differential feeding modes. For example, proportions of bacterial FAs were generally higher in deposit‐feeding invertebrates than in suspension feeders. These results highlight the current role of diverse carbon sources to Arctic coastal food webs, which may change with future warming.
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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) | 0,041 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».