Environmental drivers of food webs in charr and trout‐dominated cold‐water lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cold‐water lakes situated in high latitudes and altitudes have pivotal socio‐ecological importance both globally and locally. However, they are increasingly threatened by multiple anthropogenic stressors, such as climate change, hydropower and invasive species. The development of efficient management strategies is therefore urgently needed and requires a comprehensive understanding of the factors influencing the biodiversity and ecological processes of these ecosystems. We provide a holistic knowledge base for informed future research and management by addressing the interplay between local and global environmental drivers of food webs in Arctic charr ( Salvelinus alpinus , Salmonidae) and brown trout ( Salmo trutta , Salmonidae) dominated cold‐water lakes in Fennoscandia. The trophic niche and population dynamics of these generalist top consumers provide extensive insights into the effects of natural and anthropogenic drivers on food webs in intensively studied Fennoscandian cold‐water lakes, covering marked biogeographical gradients in abiotic and biotic conditions. Drawing on a synthesis of existing literature, our focus is on three pivotal drivers: (1) lake location and connectivity, (2) lake area and morphometry and (3) fish community composition. These drivers significantly influence the complexity and the origin and flow of energy in lake food webs, and ultimately the size structure of the charr and trout populations. Furthermore, we highlight ongoing environmental changes in Fennoscandian cold‐water lakes caused by hydropower and invasive species. Finally, we identify crucial knowledge gaps and propose management actions for improving the future state of Fennoscandian cold‐water lake ecosystems and their charr and trout populations.
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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) | 0,001 | 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 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 ».