Resource partitioning across a trophic gradient between a freshwater fish and an intraguild exotic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The introduction of exotic species has the potential to cause resource competition with native species and may lead to competitive exclusion when resources are limiting. On the other hand, information is lacking to predict under what alternate trophic conditions coexistence may occur. Comparing diets of native yellow perch Perca flavescens and nonindigenous white perch Morone americana , we examined variation in resource partitioning and body condition across a prominent longitudinal nutrient gradient in Lake Erie (north‐eastern United States, Canada). As measured with Analysis of Similarity and Schoener's index, diet similarity declined monotonically from west to east tracking declines in nutrients, productivity and relative abundance of both species. Additionally, diet similarity increased from spring through fall, following seasonal development of stratification and hypolimnetic hypoxia—phenomena which tend to increase spatial overlap between these species. Finally, relative weights of both species peaked in the Central Basin (relative weights > 0.85), which, on average, had intermediate values of prey diversity, ecosystem trophic status and water clarity. Our results highlight that native yellow perch coexist with invasive white perch under a wide range of trophic conditions. Of importance to fishery managers, mesotrophy in the Central Basin correlated with the highest body conditions and intermediate prey resource partitioning, although the effect size was small and variable. While competitive exclusion appears unlikely, the goal of reducing nutrient inputs in Lake Erie could affect not only the distributions of both species but also stakeholder decisions about where to fish.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».