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Enregistrement W4400442938 · doi:10.1139/cjfas-2023-0348

Multi-decadal trophic shifts in Lake Erie yellow perch <i>Perca flavescens</i>

2024· article· en· W4400442938 sur OpenAlexvenueno aff
Joseph D. Schmitt, Ann Marie Gorman, Carey T. Knight, Mark R. DuFour, James J. Roberts, Travis Hartman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerchTrophic levelFisheryEcologyTrophic cascadeEnvironmental scienceBiologyOceanographyFish <Actinopterygii>Food webGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Lake Erie, yellow perch Perca flavescens support vast commercial and recreational fisheries, yet populations have recently declined. Using N = 5889 yellow perch stomachs collected from 1997 to 2021, we explored trends in the feeding ecology and trophic level of yellow perch with generalized additive models. Models revealed a significant decrease in yellow perch trophic level (−0.15 trophic levels in the last decade), and significant dietary shifts. Yellow perch have shifted away from feeding on piscine prey and round goby Neogobius melanostomus over the 25-year period, and now feed on invertebrates more frequently—including invasive waterfleas ( Bythotrephes longimanus and Cercopagis pengoi) and chironomids. Dietary patterns appear to reflect broad ecological changes—invasive waterfleas have proliferated while populations of forage fish and round goby have declined. Furthermore, hypoxia events have increased in duration and severity, which may explain observed increases in chironomid consumption, which are hypoxia tolerant. This study demonstrates trophic adaptability in yellow perch, which have changed feeding behavior and trophic position in response to novel invaders and changing environmental conditions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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