The influence of environmental parameters on spatial variation in zoobenthic density and stable isotopes (<scp>δ<sup>13</sup>C</scp>, <scp>δ<sup>15</sup>N</scp>, and <scp>δ<sup>34</sup>S</scp>) within a large lake
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of baselines in stable isotope studies to interpret food web structure is essential, but baseline isotope values are often assumed to be spatially homogeneous, even in large aquatic ecosystems. To test this assumption in large lakes, we quantified spatial variation in δ13C, δ15N (deposit‐feeding Oligochaeta and filter‐feeding Dreissena spp.), and δ34S (Dreissena spp. only) and density in Lake Erie between 2014 and 2016. Lake Erie's three distinct basins differ in size, bathymetry, and nutrient loading, making it an excellent system for exploring spatial variation in stable isotopes of baseline organisms. Dreissena spp. densities were highest in the western and lowest in the seasonally hypoxic central basin, while Oligochaeta densities were relatively consistent throughout Lake Erie. Values of δ13C, δ15N, and δ34S exhibited distinct spatial trends that were not related to population densities but followed the west to east direction of water flow within the lake. For both taxa, δ13C was lower in the deeper, oligotrophic east basin than the shallow, mesotrophic west basin, and δ15N and δ34S increased from west to east. Spatial patterns of low δ34S in Dreissena spp. in the western and central basins were likely related to hypoxia, whereas patterns of δ15N in both taxa were probably related to the greater influence of agricultural land uses in the western basin. Spatial trends of stable isotopes in large lake zoobenthos are driven by complex interactions of environmental gradients, which could introduce bias in evaluations of trophic structures within aquatic ecosystems that use stable isotopes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».