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Enregistrement W2586537479 · doi:10.1139/cjz-2016-0063

Resource partitioning among five species of waterfowl (<i>Anas</i> spp.) at an autumn migratory stopover: combining stable isotope and mercury biomarkers

2017· article· en· W2586537479 sur OpenAlexafffundvenueabout
Christian K. Asante, Keith A. Hobson, Alexander L. Bond, Timothy D. Jardine

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSaskPower
Mots-clésAnasWaterfowlFlywayBiologyEcologyAythyaAnatidaeFood webIsotope analysisInvertebrateZoologyTrophic levelHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Saskatchewan River Delta (SRD) is North America’s largest inland delta and an important stopover site for waterfowl in the Central Flyway. However, little is known about their basic feeding ecology at this site and how species segregate or overlap in resource use. We used stable carbon (δ13C) and nitrogen (δ15N) isotopes and mercury concentrations ([Hg]) in liver tissue to trace use of local nutrient sources by five waterfowl species and tested for differences in diets among species, sexes, and age groups. Macrophytes were the dominant food source for Northern Pintail (Anas acuta L., 1758) and American Wigeon (Anas americana Gmelin, 1789) with median proportions of 0.86 and 0.98, respectively. There was also evidence of partitioning of resources, as Blue-winged Teal (Anas discors L., 1766) and Green-winged Teal (Anas carolinensis Gmelin, 1789) consumed invertebrates, as did a subset of Mallards (Anas platyrhynchos L., 1758), suggesting that these birds might minimize competition for resources during the short staging period in the SRD when waterfowl densities are high. Other isotopes or tracers, such as [Hg] that varied among sources (0.03–0.20 μg·g–1 dry mass) and waterfowl species (0.22–3.19 μg·g–1 dry mass), can be used for further refining dietary estimates.

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 enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,211

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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