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Enregistrement W2802698779 · doi:10.1139/cjfas-2017-0390

Spatial variation in trophic structure of nearshore fishes in Lake Michigan as it relates to water clarity

2018· article· en· W2802698779 sur OpenAlexvenueno aff
Benjamin A. Turschak, Sergiusz J. Czesny, Jason C. Doll, Brice Grunert, Tomas O. Höök, John Janssen, Harvey A. Bootsma

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Atomic Energy Agency
Mots-clésPelagic zoneBenthic zoneAlewifeFisheryEpilimnionPerchEcologyOceanographyTrophic levelEnvironmental scienceGroundfishPlanktonBiologyHypolimnionPredationEutrophicationFish <Actinopterygii>FishingGeologyFisheries management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nearshore water clarity, as measured by remotely sensed Kd(490), and stable C and N isotopes of several nearshore fishes differed across the Lake Michigan basin. Values of δ13C of round goby (Neogobius melanstomus), yellow perch (Perca flavescens), and spottail shiner (Notropis hudsonis) were depleted in the southeast where water clarity was low relative to the southwest where water clarity was greater. Bayesian analyses were used to evaluate spatial variation in diet composition and quantify the relationship between water clarity and the proportional importance of pelagic energy in fish diets. Water clarity in nearshore areas is likely related to variable riverine inputs, resuspension, and upwelling processes. While these processes may not directly impact δ13C or δ15N of nearshore fishes, we hypothesize that water clarity differentially affects benthic and pelagic algal production. Lower water clarity in the benthos and subsequently lower benthic productivity may be related to regional diet differences and increased reliance on pelagic energy sources. Mobile fishes such as alewife (Alosa pseudoharengus) may not be in isotopic equilibrium with regional prey sources and depart from spatial patterns observed in other nearshore fishes.

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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,123

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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