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Enregistrement W3016901586 · doi:10.1139/cjfas-2019-0346

Invaders induce coordinated isotopic niche shifts in native fish species

2020· article· en· W3016901586 sur OpenAlexvenueno aff
Jane S. Rogosch, Julian D. Olden

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntroduced speciesBiologyTrophic levelEcologyIsotope analysisEcological nicheInvasive speciesMesopredator release hypothesisLepomisNicheHabitatPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food-web investigations inform management strategies by exposing potential interactions between native and nonnative species and anticipating likely outcomes associated with species removal efforts. We leveraged a natural gradient of compositional turnover from native-only to nonnative-only fish assemblages, combined with an intensive removal effort, to investigate underlying food-web changes in response to invasive species expansion in a Lower Colorado River tributary. Nonnative fishes caused coordinated isotopic niche displacement in native fishes by inducing resource shifts toward lower trophic positions and enriched carbon sources. By contrast, nonnative fishes did not experience reciprocal shifts when native fishes were present. Asymmetrical outcomes between native and nonnative fishes indicated species displacement may result from competitive or consumptive interactions. Native species’ isotopic niches returned to higher trophic levels after nonnative green sunfish (Lepomis cyanellus) removal, indicating removal efforts can support trophic recovery of native fishes like desert suckers (Catostomus clarkii) and roundtail chub (Gila robusta). Using stable isotope analysis in preremoval assessments provides opportunities to identify asymmetric interactions, whereas postremoval assessments could identify unintended consequences, like mesopredator release, as part of adaptive decision making to recover native fishes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations38
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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