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Enregistrement W4387116039 · doi:10.1002/ecy.4173

Biological invasions alter the structure of a tropical freshwater food web

2023· article· en· W4387116039 sur OpenAlexafffund
Diana M. T. Sharpe, Marisol Valverde, Luis F. De León, Andrew P. Hendry, Mark E. Torchin

Notice bibliographique

RevueEcology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSistema Nacional de InvestigadoresSmithsonian Tropical Research InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSecretaría Nacional de Ciencia, Tecnología e InnovaciónNational Geographic Society
Mots-clésFood webEcologyGeographyBiologyTrophic level

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biological invasions are expected to alter food web structure, but there are limited empirical data directly comparing invaded versus uninvaded food webs, particularly in species-rich, tropical systems. We characterize for the first time the food web of Lake Gatun-a diverse and highly invaded tropical freshwater lake within the Panama Canal. We used stable isotope analysis to reconstruct the trophic structure of the fish community of Lake Gatun and to compare it to that of a minimally invaded reference lake, Lake Bayano. We found significant differences between the trophic structures of these two Neotropical lakes, notably that Lake Gatun's fish community was characterized by a longer food chain, greater isotopic diversity, a broader range of trophic positions and body sizes, and shifts in the isotopic positions of several native taxa relative to Lake Bayano. The degree of isotopic overlap between native and non-native trophic guilds in Lake Gatun was variable, with herbivores exhibiting the lowest (20%-29%) overlap and carnivores the greatest (81%-100%). Overall, our results provide some of the first empirical evidence for the ways in which multiple introduced and native species may partition isotopic space in a species-rich tropical freshwater food web.

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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,210 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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