Lake characteristics drive concordant trophic responses across ecosystems in three top predator fish species
Notice bibliographique
Résumé
Understanding similarities in trophic ecology of top predators is crucial given their influences on food webs. We sampled walleye ( Sander vitreus), northern pike ( Esox lucius), and muskellunge ( Esox masquinongy) from 17 Minnesota (USA) lakes and used δ13C and δ15N to estimate littoral carbon use, trophic position, and isotopic niche size of each species. All three species showed large inter-lake variability yet had concordant trophic responses across lakes, as littoral carbon use, trophic position, variability in littoral carbon and trophic position, and niche size were all positively related among species across lakes. Concordant responses were driven by a few key lake variables, with trophic position positively related to proportion littoral area and depth of hypoxic water, littoral carbon positively related to depth of hypoxic water and presence of zebra mussels ( Dreissena polymorpha), and niche size inversely related to lake area. Our results indicate that lake characteristics may influence food webs via consistent effects on multiple top predators. They also show that the amount of suitable habitat can be important for the ecosystem size hypothesis for trophic position.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».