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Enregistrement W2939529996 · doi:10.1371/journal.pone.0215747

Spatial and ontogenetic variation in isotopic niche among recovering fish communities revealed by Bayesian modeling

2019· article· en· W2939529996 sur OpenAlexafffundabout
Kyle J. Krumsick, Jonathan A. D. Fisher

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesResearch and Development Corporation of Newfoundland and LabradorCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNicheEcological nicheBiologyNiche segregationEcologyNiche differentiationPopulationSpecies diversityHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exploitation and changing ocean conditions have resulted in altered species interactions and varied population dynamics within marine fish communities off northeast Newfoundland and southern Labrador, Canada. To understand contemporary species interactions, we quantified the isotopic niches, niche overlap, and ontogenetic niche change among seven dominant fish species using stable isotope analyses. Analyses used fishes from three regions differing in fish and prey diversities. Differences in fish and diet composition diversity among regions were found using Simpson's inverse diversity index. The regions of lowest diversities had higher instances of niche overlap and higher percentage of niche overlap area. The region of highest diversity had the widest spread of niches with greater distances from the community centroid. Ontogenetic shifts were observed such that larger individuals shifted towards the community centroid with the exception of Atlantic cod. Atlantic cod in particular was found to consistently be the top predator of the analyzed species. Our results reveal: (a) overlap in isotopic niches and spread within niche space was correlated with fish and diet diversity; (b) ontogenetic shifts are important when considering a species' niche and quantifying spatial variation in community niche profiles.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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