Feeding ecology and niche overlap of Lake Ontario offshore forage fish assessed with stable isotopes
Notice bibliographique
Résumé
The forage fish communities of the Laurentian Great Lakes continue to experience changes that have altered ecosystem structure, yet little is known about how they partition resources. Seasonal, spatial, and body size variation in δ13C and δ15N was used to assess isotopic niche overlap and resource and habitat partitioning among the five common offshore Lake Ontario forage fish species (n = 2037; alewife (Alosa pseudoharengus), rainbow smelt (Osmerus mordax), round goby (Neogobius melanostomus), and deepwater (Myoxocephalus thompsonii) and slimy (Cottus cognatus) sculpins). Round goby had the largest isotopic niche (6.1‰2, standard ellipse area), followed by alewife (3.4‰2), while rainbow smelt, slimy sculpin, and deepwater sculpin had the smallest and similar niche size (1.7‰2–1.8‰2), with only the sculpin species showing significant isotopic niche overlap (>63%). Stable isotopes in alewife, round goby, and rainbow smelt varied with location, season, and size, but did not vary in the sculpin species. Lake Ontario forage fish species have partitioned food and habitat resources, and non-native alewife and round goby have the largest isotopic niche, suggestive of a boarder ecological niche, and may contribute to their current high abundance.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».