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Enregistrement W4385635601 · doi:10.1111/fwb.14148

Energy channelling, food chain length and body condition in a northern lake predator

2023· article· en· W4385635601 sur OpenAlexafffundabout
Oliver N. Shipley, Bailey C. McMeans, Alexi C. Besser, Emma J. Bloomfield, Seth D. Newsome

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSalvelinusFood webFood chainTroutEcologyTrophic levelApex predatorEnvironmental scienceBiologyEcosystemEnergy flowFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Identifying potential links between food web structure and animal body condition is fundamental for predicting the long‐term persistence of populations under rapidly changing environments. Northern lakes, and the cold‐water adapted species that inhabit them, are particularly vulnerable to a warming climate. We explored relationships among body condition and energy channel use in lake trout ( Salvelinus namaycush ) and seasonal variation in food‐chain length in the Lake of Two Rivers, Ontario, Canada. Bayesian mixing models using carbon isotope values (δ 13 C) of essential amino acids showed that individuals utilising multiple energy channels had higher gonad mass, suggesting that dietary diversity has reproductive fitness benefits. Amino acid nitrogen isotope (δ 15 N) analysis revealed seasonal variation in food chain length, with extension of the food web during winter and spring and truncation of the food web during summer. Although these findings illustrate increased omnivory of lake trout during summer, there was no clear evidence that seasonal changes in food chain length had an impact on trout condition. These findings provide new insight into potential relationships between food web structure, energy flow and consumer condition in freshwater ecosystems, thereby revealing potential responses of species to shifting ecosystem states under intensifying climate change at high latitudes.

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 enseignants0,453
Score d'incertitude au seuil0,557

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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