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Enregistrement W2745582871 · doi:10.1073/pnas.1702584114

Behavioral responses to annual temperature variation alter the dominant energy pathway, growth, and condition of a cold-water predator

2017· article· en· W2745582871 sur OpenAlexafffund
Matthew M. Guzzo, Paul J. Blanchfield, Michael D. Rennie

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensLakehead UniversityFisheries and Oceans CanadaInternational Institute for Sustainable DevelopmentUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaW. Garfield Weston FoundationGarfield Weston FoundationUniversity of Manitoba
Mots-clésPredationAquatic ecosystemEcologyClimate changeEcosystemPredatorEnvironmental scienceBiologyPopulationFish <Actinopterygii>Forage fishFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

), a cold-water stenotherm, adjusted its use of habitat and energy sources in response to annual variations in lake temperatures during the open-water season and how these changes translated to the growth and condition of individual fish. We found that climate influenced access to littoral regions in spring (data from telemetry), which in turn influenced energy acquisition (data from isotopes), and growth (mark-recapture data). In more stressful years, those with shorter springs and longer summers, lake trout had reduced access to littoral habitat and assimilated less littoral energy, resulting in reduced growth and condition. Annual variation in prey abundance influenced lake trout foraging tactics (i.e., the balance of the number and duration of forays) but not the overall time spent in littoral regions. Lake trout greatly reduced their use of littoral habitat and occupied deep pelagic waters during the summer. Together, our results provide clear evidence that climate-mediated behavior can influence the dominant energy pathways of top predators, with implications ranging from individual fitness to food web stability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,535
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations153
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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