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Enregistrement W2901638024 · doi:10.1111/fwb.13203

Food‐web structure and ecosystem function in the Laurentian Great Lakes—Toward a conceptual model

2018· article· en· W2901638024 sur OpenAlexaff
Jessica T. Ives, Bailey C. McMeans, Kevin S. McCann, Aaron T. Fisk, Timothy B. Johnson, David B. Bunnell, Kenneth T. Frank, Andrew M. Muir

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyMinistry of Natural Resources and ForestryUniversity of WindsorUniversity of GuelphFisheries and Oceans CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesGreat Lakes Fishery Commission
Mots-clésFood webTrophic levelEcosystemEcologyEnergy flowEnvironmental scienceHabitatBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The relationship between food‐web structure (i.e., trophic connections, including diet, trophic position, and habitat use, and the strength of these connections) and ecosystem functions (i.e., biological, geochemical, and physical processes in an ecosystem, including decomposition, production, nutrient cycling, and nutrient and energy flows among community members) determines how an ecosystem responds to perturbations, and thus is key to understanding the adaptive capacity of a system (i.e., ability to respond to perturbation without loss of essential functions). Given nearly ubiquitous changing environmental conditions and anthropogenic impacts on global lake ecosystems, understanding the adaptive capacity of food webs supporting important resources, such as commercial, recreational, and subsistence fisheries, is vital to ecological and economic stability. Herein, we describe a conceptual framework that can be used to explore food‐web structure and associated ecosystem functions in large lakes. We define three previously recognised broad habitat compartments that constitute large lake food webs (nearshore, pelagic, and profundal). We then consider, at three levels, how energy and nutrients flow: (a) into each basal resource compartment; (b) within each compartment; and (c) among multiple compartments (coupling). Flexible shifts in food‐web structures (e.g., via consumers altering their diet or habitat) that sustain these flows in the face of perturbations provide evidence for adaptive capacity. We demonstrate the conceptual framework through a synthesis of food‐web structure and ecosystem function in the Laurentian Great Lakes, with emphasis on the upper trophic levels (i.e., fishes). Our synthesis showed evidence of notable adaptive capacity. For example, fishes increased benthic coupling in response to invasion by mussels and round gobies. However, we also found evidence of loss of adaptive capacity through species extirpations (e.g., widespread collapse in the abundance and diversity of ciscoes, Coregonus spp., except in Lake Superior). In large freshwater lakes, fishery managers have traditionally taken a top‐down approach, focusing on stocking and harvest policy. By contrast, water quality managers have focused on nutrient effects on chemical composition and lower trophic levels of the ecosystem. The synthesised conceptual model provides resource managers a tool to more systematically interpret how lower food‐web dynamics influence harvestable fish populations, and vice versa, and to act accordingly such that sustainable resource practices can be achieved. We identify key gaps in knowledge that impede a fuller understanding of the adaptive capacities of large lakes. In general, we found a greater uncertainty in our understanding of processes influencing energy and nutrient flow within and among habitats than flows into the system.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations65
Publié2018
Routes d'admission1
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