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Enregistrement W4319040370 · doi:10.1111/fwb.14049

Vertical distribution patterns of zooplankton across a gradient of fish predation in boreal lakes

2023· article· en· W4319040370 sur OpenAlexafffund
Sabrina Gignac Brassard, Milla Rautio, Andrea Bertolo

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à ChicoutimiUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesGroupe de recherche interuniversitaire en limnologieNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésEpilimnionZooplanktonPredationPhytoplanktonDaphniaEcologyDiel vertical migrationPlanktonThermoclineEnvironmental scienceBiologyBorealOceanographyHypolimnionEutrophicationNutrientGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Different physical factors such as solar radiation and wind impose strong vertical gradients in lake water columns and have important consequences on the distribution of aquatic organisms, from bacteria to fish. The heterogeneous vertical distribution of zooplankton in lakes is a clear example of a pattern related to these vertical gradients. Although the vertical distribution of zooplankton is probably controlled by multiple factors including light, resources, and predation, we still lack an integrated view of the interplay among these potential drivers, which are most often analysed separately. Moreover, most studies focussed on temperate lakes in which both phytoplankton resources and predation risk from fish are highest in the epilimnion, whereas only a few investigated boreal lakes, where phytoplankton is often more abundant in the metalimnion than in the epilimnion and cold‐stenothermic fishes prey on zooplankton below the warm epilimnetic layers. Here we investigated zooplankton vertical distribution in the epi‐ and metalimnetic waters of 17 boreal lakes that varied in fish predation, resource quantity and quality, and optical properties. The lakes were sampled at midday and midnight at five different depths in the well‐lit epi‐ and metalimnetic layers, where the strongest gradient in light (and predation risk) were expected. We used a multi‐model inference approach combined with linear modelling to examine the relative effects of physical factors (light attenuation, temperature and moon phase), resources (chlorophyll‐ a and polyunsaturated fatty acids), and predation (fish and Chaoborus ) on depth selection in four zooplankton taxa. All taxa showed a heterogeneous vertical distribution that in most cases had a clear diel migration pattern. Both predation and resources (food and temperature gradient) were associated with vertical depth selection by zooplankton, but each taxon had different responses to each factor. Vertebrate predators were associated with the vertical distribution of Daphnia , Calanoida, and Cyclopoida, but—unexpectedly—all these taxa reduced their diel vertical migration patterns in the presence of fish. Invertebrate predators were better correlated with the distribution of Cyclopoida, which tended to be shallower when Chaoborus was abundant. Food abundance seemed important for Holopedium glacialis and Calanodia, while the temperature gradient was partly associated with both Daphnia spp. and Calanoida distribution. Finally, we found an intriguing, albeit weak, positive association between the vertical distribution of Cyclopoida and that of food quality. These results showed that taxa less vulnerable to predators such as H. glacialis perform inverse DVM, and that this is at least partly related to moon phase rather than to fish predation. They also suggest that boreal lakes colonised by stenothermic planktivorous fish behave differently from the classical DVM paradigm, given that visual predators do not have access to fully lit layers.

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 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,984

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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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