A Multitracer Approach to Quantifying Resource Utilization Strategies in Lake Trout Populations in Lake Huron
Notice bibliographique
Résumé
Lake ecosystems are threatened by an array of stressors. An understanding of how food webs and bioaccumulation dynamics respond to these challenges requires the quantification of energy flow. We present a combined, multitracer approach using both polychlorinated biphenyls (PCBs) and stable isotopes to trace energy flow, and to quantify how lake trout feeding strategies have adapted to changes in food web structure in 3 basins of Lake Huron (ON, Canada). This combined tracer approach allows the quantification of dietary proportions (using stable isotopes), which are then integrated using a novel PCB tracer approach that employs knowledge of PCB bioaccumulation pathways, to estimate consumption and quantify energy flow between age cohorts of individual fish across Lake Huron. We observed basin-specific differences in ultimate energy sources for lake trout, with Georgian Bay lake trout deriving almost 70% of their energy from benthic resources compared with 16 and 33% for Main Basin and North Channel lake trout, respectively. These differences in resource utilization are further magnified when they are contrasted with age. The dependency on pelagic energy sources in the Main Basin and North Channel suggests that these populations will be the most negatively affected by the ongoing trophic collapse in Lake Huron. Our study demonstrates the utility of a multitracer approach to quantify the consequences of food web adaptations to changes in aquatic ecosystems. Environ Toxicol Chem 2019;38:1245-1255. © 2019 SETAC.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».