Trophic niche partitioning of dominant North‐Atlantic krill species, <i>Meganyctiphanes norvegica</i>, <i>Thysanoessa inermis</i>, and <i>T. raschii</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Different krill species have a pivotal position in many marine food webs by both preying upon several trophic levels and being forage species for consumers. Within these food webs, different krill species coexist, though it remains unclear what mechanisms allow for the coexistence, for instance, of northern krill species in subarctic environments. Here, we hypothesize that the stable coexistence of sympatric krill species is based on trophic niche partitioning related to seasonal trade‐offs between their respective food preferences, their energy needs, and prey availability. To test our hypothesis, we analyzed the diets, feeding selectivity, and lipid composition of three coexisting northern krill species (Meganyctiphanes norvegica, Thysanoessa inermis, and Thysanoessa raschii) throughout 1 yr using a multimarker approach. We assessed lipid classes, fatty acids, and stable isotope signatures of krill and potential food sources (27 groups, from phytoplankton to lipid‐rich copepods) to elucidate seasonal variation of niche utilization. Results revealed strong trophic niche separation occurring at a very fine trophic scale (species level) throughout the year. The three krill species showed different degrees of food specialization rather than being purely opportunistic as classically proposed. Feeding on copepod prey was important to accumulate energy reserves for overwintering and subsequent rebuilding of energy reserves. Energy reserve utilization might reduce potential competition for the limited available resources, especially under low food conditions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».