From top to bottom: Do Lake Trout diversify along a depth gradient in Great Bear Lake, NT, Canada?
Notice bibliographique
Résumé
Depth is usually considered the main driver of Lake Trout intraspecific diversity across lakes in North America. Given that Great Bear Lake is one of the largest and deepest freshwater systems in North America, we predicted that Lake Trout intraspecific diversity to be organized along a depth axis within this system. Thus, we investigated whether a deep-water morph of Lake Trout co-existed with four shallow-water morphs previously described in Great Bear Lake. Morphology, neutral genetic variation, isotopic niches, and life-history traits of Lake Trout across depths (0-150 m) were compared among morphs. Due to the propensity of Lake Trout with high levels of morphological diversity to occupy multiple habitat niches, a novel multivariate grouping method using a suite of composite variables was applied in addition to two other commonly used grouping methods to classify individuals. Depth alone did not explain Lake Trout diversity in Great Bear Lake; a distinct fifth deep-water morph was not found. Rather, Lake Trout diversity followed an ecological continuum, with some evidence for adaptation to local conditions in deep-water habitat. Overall, trout caught from deep-water showed low levels of genetic and phenotypic differentiation from shallow-water trout, and displayed higher lipid content (C:N ratio) and occupied a higher trophic level that suggested an potential increase of piscivory (including cannibalism) than the previously described four morphs. Why phenotypic divergence between shallow- and deep-water Lake Trout was low is unknown, especially when the potential for phenotypic variation should be high in deep and large Great Bear Lake. Given that variation in complexity of freshwater environments has dramatic consequences for divergence, variation in the complexity in Great Bear Lake (i.e., shallow being more complex than deep), may explain the observed dichotomy in the expression of intraspecific phenotypic diversity between shallow- vs. deep-water habitats. The ambiguity surrounding mechanisms driving divergence of Lake Trout in Great Bear Lake should be seen as reflective of the highly variable nature of ecological opportunity and divergent natural selection itself.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».