Indirect versus direct effects of freshwater browning on larval fish foraging
Notice bibliographique
Résumé
Fish foraging and energy flow between trophic levels are predicted to decline with freshwater browning due to decreased light availability. Studies investigating these predictions have focused on juvenile and adult fishes; however, the larval stage represents a “critical period” in development. We investigated the indirect (i.e., prey availability) versus direct (i.e., visual foraging) effects of browning on zooplankton–larval fish interactions by altering water colour with SuperHume (absorbance at 440 nm = 1.6–10.8 m −1 ). Phytoplankton and zooplankton densities were monitored across treatments for 1 month to simulate the time leading up to fish spawning in the spring. Larval largemouth bass (Micropterus salmoides) were then introduced to assess indirect effects on fish feeding, growth, and survival. Direct effects on largemouth bass and bluegill (Lepomis macrochirus) foraging on zooplankton were determined with separate short-term experiments. Browning did not directly alter the ability of larvae to capture prey. However, indirect effects on larval fish foraging, growth, and survival were observed as phytoplankton and zooplankton abundance decreased with increased browning. Our data suggest browning may reduce energy transfer to larval fish due to a reduction in prey but not visual foraging.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».