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Enregistrement W2915997326

A multi-predator analysis: comparing trophic niche dimensions and mercury concentrations among four sympatric piscivores of boreal Lakes

2018· dissertation· en· W2915997326 sur OpenAlexaboutno aff
Pascale‐Laure Savage

Notice bibliographique

RevueLu Zone Ul (Laurentian University) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSympatric speciationTrophic levelPredatorNicheEcologyBorealMercury (programming language)TaigaBiologyApex predatorGeographyEnvironmental scienceFisheryPredation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aquatic apex predators, like all predators, are an intrinsic part of a healthy ecosystem. They help stabilize food webs, as well as regulate and support strong biodiversity. In addition to being ecologically important, many predatory fish species are also of high socio-economic and cultural importance. Unfortunately, at the top of the trophic pyramid, apex predators are also at greater risk of accumulating harmful contaminants, such as mercury (Hg). With reports of rising Hg in boreal predatory fish species, the objective of this study was to compare and contrast the trophic ecologies and Hg concentrations of four sympatric piscivores of 27 boreal lakes across Ontario. In Chapter 1, trophic relationships among sympatric burbot (Lota lota), lake trout (Salvelinus namaycush), northern pike (Esox lucius) and walleye (Sander vitreus) were investigated by using stable isotopes ratios of nitrogen (δ15N) and carbon (δ13C) to calculate metrics of trophic niche dimensions (position, size and shape) and trophic interaction. How each metric responded to varying environmental conditions was also explored. The trophic range utilized by all four species was similar, and the differences in trophic niche positions and dimensions observed were greatest when comparing species along a nearshore to offshore gradient. Overall, different environmental conditions had varying effects at different scales (i.e., population, paired-species, community); however, lake mean depth had the strongest and most consistent positive effect on niche dimensions and the dispersion of species within isotopic space. Deeper, clearer, less productive lakes (i.e., greater Secchi depth) supported greater niche segregation among these four species, while shoreline complexity had a negative effect on community trophic dispersion. iv In Chapter 2, the relative importance of food web position (δ15N and δ13C) and somatic growth rate (LGR) in explaining differences in muscle total Hg concentrations ([THg]) among the same four predatory fish species was explored. Ecosystem differences accounted for 44% of the total observed variability in [THg], and species differences accounted for 15%, of which approximately half could be attributed to differences in trophic positions and growth rates. Relative to δ13C and LGR, δ15N was the best predictor of [THg] among sympatric predators, but the best model included both δ15N and LGR. My thesis highlights how top predators in boreal lakes share trophic space and how their trophic interactions are modified by different lake habitat features. Identifying trophic variability among co-habiting top predators could help us better understand differences in [THg] among the important sympatric piscivores we rely on.

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 enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil0,433

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 GPT0,212
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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