Resource partitioning among top-level piscivores in a sub-Arctic lake during thermal stratification
Notice bibliographique
Résumé
In systems with multiple piscivores, co-occurrence is dependent on resource partitioning. This is pronounced in oligotrophic northern lakes, which have simple food webs and short open-water seasons. We used acoustic telemetry and stable isotopes to quantify habitat and dietary partitioning during thermal stratification among three piscivores that commonly co-occur in Canadian sub-Arctic lakes—burbot (Lota lota), lake trout (Salvelinus namaycush), and northern pike (Esox lucius). Spatial core areas and core habitat niches (space and depth) did not significantly overlap among species. Although burbot and lake trout occupied similar mean daily depths (16.2 m and 13.4 m, respectively), and water temperatures (5.4 °C and 6.9 °C, respectively), they were spatially segregated. Burbot were closely associated with the lake bottom on steep drop-offs between the offshore and nearshore zone with moderate substrate complexity, whereas lake trout were located over deep offshore basins and suspended above the lake bottom. Northern pike occupied shallow depths (5.3 m) and warmer water (16.5 °C) within the nearshore region and were closely associated with bottom substrate of highest complexity. Some significant overlap among spatial home ranges and broad habitat niches indicated that these species interact. However, dietary niches did not significantly overlap at either the core or broad levels, suggesting that species were utilizing spatially diverse food sources. Our results highlight the importance of including depth and space when quantifying resource partitioning among fishes and provide insight into the mechanisms that promote piscivore co-occurrence in northern lakes.
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 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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».