Comparisons among three diet analyses demonstrate multiple patterns in the estimated adult diet of a freshwater piscivore, Salvelinus namaycush
Notice bibliographique
Résumé
Understanding trophic interactions is critical for successful resource management. However, studying diet patterns (e.g., spatial and seasonal changes) can require extensive effort. Using individual analyses to interpret patterns may be further complicated by assumptions and limitations of the analytical approach. We investigated and compared predicted adult lake trout (Salvelinus namaycush) diet composition and patterns using stomach content analysis (SCA), fatty acid analysis (FAS), and stable isotope analysis (SIA) individually and simultaneously. The three analyses were conducted for fall-captured fish in Lake Ontario and provided different diet composition estimates; SCA suggested alewife (Alosa pseudoharengus) was dominant by frequency and mass, while FAA and SIA suggested rainbow smelt (Osmerus mordax) contributed the most based on similarity among fatty acid signatures and two-stable isotope (carbon and nitrogen) mixing models, respectively. We hypothesize the disagreement among diet estimates is a result of a seasonal shift in diet variably expressed due to differing extent of time reflected by the diet metric: hours to days for SCA, weeks to months for FAA and several months for SIA. Despite variability in diet composition estimates among methods, similar patterns in lake trout diet were observed among the three diet analyses; the contribution of alewife in lake trout diet was greater for larger individuals and for males compared to females, particularly in the east and northeast regions of the lake where alewife density was relatively low. Thus, the complementary results from the three analyses suggest that length, location, sex, and season all influence lake trout diet. Individually, analyses often failed to identify these patterns in lake trout diet with significance, and some of the patterns have not been observed in previous studies of lake trout diet in Lake Ontario. The thorough description of lake trout diet obtained from a single sampling season demonstrates how simultaneous use of multiple diet analyses may allow investigation of spatial and seasonal diet composition and with reduced sampling effort.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».