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Enregistrement W3177671464 · doi:10.1111/eff.12620

Trophic niche segregation among native whitefish and invasive vendace in a north Norwegian lake system

2021· article· en· W3177671464 sur OpenAlexafffund
Brianne Kelly, Per‐Arne Amundsen, Michael Power

Notice bibliographique

RevueEcology Of Freshwater Fish · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTrophic levelEcologyBiologyCoregonus lavaretusNichePelagic zoneFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introductions and invasions of non‐native species alter nutrient cycling and trophic dynamics resulting in significant ecological disturbance. Stable isotope data were used to test for evidence of invader‐induced trophic niche differences in a north Norwegian lake system differentially dominated by native European whitefish ( Coregonus lavaretus ) morphotypes and invasive vendace ( Coregonus albula ). Aspects of both realised trophic niche position and trophic niche width were affected by the invader, with the effects varying by whitefish morphotype. Densely rakered pelagic whitefish demonstrated a relatively lower reliance on pelagic resources in the presence of the invader and the isotopic niche size was relatively larger in conjunction with the broadening of the prey base. Within the benthic‐dwelling sparsely rakered whitefish morphotype, the trophic impacts of invading vendace were size‐dependent, with larger individuals experiencing niche compression. Smaller sparsely rakered whitefish increased, contrary to our hypothesis, reliance on pelagic‐based energy in the face of invasion. Our findings demonstrate that the trophic ecology of invaded systems can differ in multiple and subtle ways that have consequences for community‐ and ecosystem‐level energy flows, which if persisting over time are likely to have implications for the recruitment, growth and reproductive rate of the native fishes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,182 · 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.

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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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