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Enregistrement W3137339876 · doi:10.1139/as-2020-0001

The Capelin invasion: evidence for a trophic shift in Arctic Char populations from the Cumberland Sound region, Nunavut, Canada

2021· article· en· W3137339876 sur OpenAlexaffvenueabout
Kendra Lyn Ulrich, Ross F. Tallman

Notice bibliographique

RevueArctic Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapelinArctic charArcticSalvelinusTrophic levelFish migrationEcologyForagingForage fishEnvironmental scienceFisheryPopulationClimate changeBiologyGeographyOceanographyFish <Actinopterygii>HabitatGeologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is having myriad effects on Arctic marine ecosystems and food webs. Anadromous Arctic Char, Salvelinus alpinus (Linnaeus, 1758), feed intensively at sea during summer. In Cumberland Sound, Nunavut, Canada, there has been a recent increased availability of a forage fish, Capelin. To investigate changes over time in Arctic Char foraging, we assessed Arctic Char trophic niche from 2002 to 2011 using stomach content analysis and stable isotope analysis (δ 13 C and δ 15 N) of muscle tissue from two river/lake systems, Isuituq and Kipisa. We also compared population characteristics by calculating Fulton’s condition factor (K) and by fitting von Bertalanffy growth curves with length-at-age data. Results revealed Capelin were newly present in the diets of Arctic Char in 2011, describing a shift from a primarily invertebrate-based to a fish-based diet. No trend in δ 15 N over time suggests that the trophic level of Arctic Char has not changed; however, the δ 15 C for both systems converged in 2011 on a value suggestive of feeding on Capelin. Growth curves and length-at-age analyses suggest that foraging on Capelin may have increased individual growth. Changes in the growth and condition of Arctic Char in this region could have significant economic and cultural implications.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,229 · 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.

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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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