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Enregistrement W3087245331 · doi:10.22541/au.159620872.23615521

Among-individual diet variation within a lake trout ecotype: lack of stability of niche use.

2020· preprint· en· W3087245331 sur OpenAlexafffundabout
Louise Chavarie, Katie E. Howland, Les N. Harris, Colin P. Gallagher, Michael J. Hansen, William M. Tonn, Andrew M. Muir, Charles C. Krueger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésEcotypeBiologyEcologyNicheGeneralist and specialist speciesTrophic levelIntraspecific competitionEcological nicheTroutNiche differentiationPhenotypic plasticityHabitatFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a polymorphic species, stable differences in resource use are expected among ecotypes, and homogeneity in resource use is predicted within an ecotype. Yet, using a broad resource spectrum has been identified as a strategy for fishes living in unproductive northern environments, where food is patchily distributed and ephemeral. We investigated whether individual specialization of trophic resources occurred within the generalist piscivore ecotype of lake trout from Great Bear Lake, Canada, reflective of a form of diversity. Four distinct dietary patterns of resource use within the lake trout ecotype were detected from fatty acid composition, with some variation linked to spatial patterns within Great Bear Lake. Feeding habits of different groups within the ecotype were not associated with detectable morphological or genetic differentiation, suggesting that behavioral plasticity caused the trophic differences. A low level of genetic differentiation was detected between exceptionally large-sized individuals and other individuals. Investigating a geologically young system that displays high levels of intraspecific diversity and focusing on individual variation in diet suggested that individual trophic specialization can occur within an ecotype. The characterization of niche use among individuals, as done in this study, is necessary to understand the role that individual variation can play at the beginning of differentiation processes.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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