Dietary preferences of Ninespine Stickleback in high Arctic tundra streams
Notice bibliographique
Résumé
Ninespine Stickleback Pungitius pungitius (Linnaeus, 1758) are generalist feeders of macroinvertebrates and zooplankton and are ubiquitous in Arctic freshwater and marine environments. Many invertivorous fish feed based on the abundance of different prey taxa, with this species known to select for abundant Baetidae and Daphniidae in Arctic ponds. Arctic stream invertebrate communities tend to be dominated by chironomids; however, these taxa may not hold the same nutritional value as others, such as Baetidae. Indeed, stickleback have previously shown selection for Baetidae in lentic environments, but little research has been conducted on selection in Arctic streams. Thus, the objectives of this study were to 1) describe the diet of Ninespine Stickleback across an Arctic tundra watershed and 2) identify dietary preferences, if any. DNA metabarcoding of stickleback gut contents from 14 different Arctic streams was used to examine stickleback diet, and electivity indices were used to determine prey selection. We found that stickleback in Arctic tundra streams fed primarily on chironomids because of their high abundance in the stream community, but stickleback showed higher preference for taxa known to provide higher caloric content, including Baetidae, Simuliidae, and Tipulidae. Diet and predatory preference differed between streams with cobble–boulder vs silt–pebble substrate types, but Chironomidae generally maintained lower importance than Baetidae, Simuliidae, and Tipulidae in both environments. With the progression of climate change loosening the physiological constraints on temperate invertebrates as they move north, further research should be conducted on how greater access to preferable (or higher nutritional quality) invertebrate food resources may affect Arctic fish populations and stream food webs.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».