Incorporating ecological heterogeneity and intraspecific variation differentiates complex interactions between apex predators and stocked fish
Notice bibliographique
Résumé
Ecological heterogeneity and intraspecific variation can impact energy flow from the base of the food web to top predators. We evaluated the effect of intraspecific variation on estimates of lake trout ( Salvelinus namaycush) consumption of stocked kokanee (lacustrine sockeye salmon, Oncorhynchus nerka) in a 390 ha oligotrophic lake with two distinct basins. Lake trout stomach content analyses, stable isotope niche space, and catch rates indicated high intraspecific variation in resource use across habitats and basins. Intraspecific variation and ecological heterogeneity were incorporated into two bioenergetics modeling approaches: one lake-wide model, and one partitioned model that accounted for differences in lake trout diet composition and population size across habitats. The ecologically partitioned model highlighted that lake trout consumption was primarily in the epilimnion of one basin, while the lake-wide, unpartitioned model performed similarly but failed to provide ecological context for where that consumption occurred. Incorporating ecological heterogeneity and intraspecific variation into bioenergetic models can more accurately represent top predators foraging patterns across habitats and inform management actions to mitigate impacts to stocked fish.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».