The Role of Environmental Characteristics on Fish Community Structure and Food Web Interactions In Lake Ontario Embayments
Notice bibliographique
Résumé
THE ROLE OF ENVIRONMENTAL CHARACTERISTICS ON FISH COMMUNITY STRUCTURE AND FOOD WEB INTERACTIONS IN LAKE ONTARIO EMBAYMENTS Kristin K. Arend, Ph. D. Cornell University 2008 Aquatic ecosystems are influenced by physical, chemical, and biological processes operating at multiple spatial scales, from landscape through microhabitats. Processes operating at the landscape level, such as watershed land use or precipitation, are external factors that influence an aquatic ecosystem. Internal factors are processes operating on an aquatic ecosystem from within the system, such as habitat. I explored how external and internal factors influenced fish community structure and function in Lake Ontario embayments. With my research, I aimed to address the following questions: (1) which internal and external factors influence how much and where biomass is distributed in the fish community (i.e., structure); (2) which factors influence energy sources utilized by the fish communities (i.e., function); (3) are structural and functional responses related to each other? Structural characteristics responded to both external and internal factors. Biomass increased with phosphorus loading (external factor) and area (internal factor), whereas abundance increased and size structure decreased with percent vegetation (internal factor). Similarly, both external and internal factors influenced energy sources incorporated by the fish communities, including connectivity to adjacent habitats (external factor), depth profile (internal factor), and vegetation (internal factor). Fish communities in embayments with stronger connections to their watersheds (versus Lake Ontario) incorporated greater energy and nutrients from the watershed, and vice versa. Fish communities in deep embayments relied primarily on energy sources from pelagic habitat; fish communities in shallow embayments utilized energy sources from both pelagic and littoral habitats. Finally, structural and functional responses appeared to be related through their effects on trophic interactions, as indicated by a study of yellow perch (Perca flavescens) populations. A comparison of observed yellow perch growth versus energy budget model predictions suggested that embayment morphometry could influence the relative importance of trophic interactions. Yellow perch populations in shallow, littoral embayments, where vegetation provides protection from predation, were sensitive to prey availability and composition. In contrast, yellow perch growth and size structure in deep, pelagic embayments might have been influenced to a greater extent by predation. Overall, internal factors influenced fish communities to a greater extent than external factors, primarily by influencing trophic interactions.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».