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Enregistrement W2796092684 · doi:10.1139/cjfas-2017-0282

Novel trophic interaction between lake sturgeon (<i>Acipenser fulvescens</i>) and non-native species in an altered food web

2018· article· en· W2796092684 sur OpenAlexaffvenue
Eric Bruestle, Curtis Karboski, Anna Hussey, Aaron T. Fisk, Knut Mehler, Christopher M. Pennuto, Dimitry Gorsky

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLake sturgeonAcipenserTrophic levelNeogobiusRound gobyFood webIsotope analysisBiologyFisheryEcologyCoregonus clupeaformisPopulationSturgeonPredationFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lake sturgeon (Acipenser fulvescens) were once abundantly distributed throughout the Laurentian Great Lakes. However, widespread overharvesting and habitat degradation has diminished their numbers. The lower Niagara River contains one of the few remnant lake sturgeon populations in New York State. This study determined the diet of adult lake sturgeon and quantified their trophic position in a food web dominated by non-native species. Stomach content analysis assessed recent diet, and stable isotope analysis (δ15N and δ13C) of blood and fin tissue quantified trophic position and carbon source over varying time scales. Two non-native species dominated the diet of lake sturgeon — the amphipod Echinogammarus ischnus (62% by number) and the round goby (Neogobius melanostomus) (44% by mass). Stable isotope analysis revealed that round goby was the primary contributor to the long-term (i.e., fin) average diet, whereas short-term (i.e., blood) diet was more diverse. In contrast with findings from other systems, we found that adult lake sturgeon in the lower Niagara River were primarily piscivorous, actively targeting live fish prey. The recovery of this population is potentially supported by the high availability of energetically rich but non-native food resources.

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 enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,014

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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