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Enregistrement W4407766009 · doi:10.1038/s41598-025-91083-z

Changing ecosystems promote generalism and enhanced heterogeneity in diet composition in the endangered St. Lawrence Estuary beluga

2025· article· en· W4407766009 sur OpenAlexafffund
Jory Cabrol, Véronique Lesage, Ève Rioux

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesFisheries and Oceans CanadaUniversity of WaterlooUniversité du Québec à Rimouski
Mots-clésBiologyTrophic levelPredationEcologyForagingPopulationBeluga WhaleBelugaPelagic zoneEcosystemEndangered speciesNicheTrophic cascadeZoologyPredatorHabitatDemographyArctic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes in trophodynamics may affect trophic niche both at the individual and population levels. Using stable isotope ratios, we showed how contrasting oceanographic and trophic conditions in 1997-2003 and 2015-2020 have altered the diet and degree of individual specialization of St. Lawrence Estuary beluga (Delphinapterus leucas). The trophic niche of all sex and age classes changed over time, with beluga consuming more small pelagic prey during the first than the second period. Adult male diets differed from that of adult females and juveniles during the first period due to the other prey that were consumed. In 2015-2020, diet contributions by small pelagic prey decreased in all segments of the population and led to marginally significant differences in diet between adult males and females. These dietary changes were concomitant to a diversification of diet at the individual level and to an increase in diet heterogeneity among conspecifics and years within the 2015-2020 period. Whether these patterns emerged from an environment-driven reduction in prey biomass or from an increase in intra- and/or interspecific competition is unknown. Our findings illustrate the importance of considering individuals and not just the population when studying the foraging ecology of endangered species.

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)0,000
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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