Energy channelling, food chain length and body condition in a northern lake predator
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».