Spatially and temporally variable production pathways support the Lake Erie central basin food web
Notice bibliographique
Résumé
In large freshwater systems, the dominant production pathways supporting food webs are often spatiotemporally variable. We used stable isotope analysis and analysis of covariance (ANCOVA) models to investigate spatial and interannual variation in the dominant production pathways supporting fish consumers within the central basin of Lake Erie. We examined C and N stable isotope ratios of zooplankton, benthic invertebrates, and four species of fish common to nearshore areas of the central basin (yellow perch, Perca flavescens; white perch, Morone americana; rainbow smelt, Osmerus mordax; and round goby, Neogobius melanostomus) using tissue samples collected in 2017 and 2019. δ 13C values varied by location consistent with expected baseline differences in nutrient loading (13C was more enriched in the southern region) in two of six ANCOVA models. Furthermore, δ 15N values varied with individual fish size and by location in a manner consistent with spatial patterns of nutrient loading from surrounding agricultural landscapes (15N was more enriched in the northern region) and a longitudinal gradient of eutrophication, decreasing from west to east. These patterns were not exhibited by all species and did not necessarily persist across years, suggesting that additional factors (e.g., regional diet differences, river plume dynamics) also contributed to observed δ 13C and δ 15N variation. We suggest that spatiotemporal variation of stable isotope ratios should be accounted for in studies of trophic basis of production and food web structure in Lake Erie.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».