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Enregistrement W6936972470 · doi:10.5885/45687ce-2d09ff14b1e34246

Food web characteristics of High-Arctic Greiner Lake near Cambridge Bay (Ikaluktutiak), Nunavut, Canada

2020· dataset· en· W6936972470 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueNordicana D · 2020
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood webBayArcticZooplanktonPelagic zoneBiome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic biome is currently undergoing major modifications with climate change. Arctic freshwater ecosystems, as sentinel ecosystems, can record major climate changes before they affect the entire region. However, to fully evaluate the amplitude of changes in Arctic freshwaters, we need to be able to compare future measurements to baseline data. To date, the food web characteristics of lakes are poorly described in remoter Arctic areas of Canada. Greiner Lake is located in the High-Arctic near Cambridge Bay (Ikalutktutiak) on Victoria Island, Nunavut, Canada, and is an important site for Inuit communities as it has always been known to support high fish biomass. The Lake Greiner watershed also represents a key monitoring site for the recently open Canadian High-Arctic Research Station (CHARS). We provide here a summary of the food web characteristics for Greiner Lake including data on primary producers, littoral and pelagic consumers and apex fish predators. The data were collected during the summers of 2017, 2018 and 2019. Organisms were collected with different types of nets (gill nets, zooplankton nets and kick-nets) and treated on site at CHARS for further analyses. Samples for stable isotopes and fatty acid analyses were preserved at -20°C at CHARS. Samples for stable isotopes were then sent to the stable isotope laboratory of Environment and Climate Change Canada at the University of Saskatchewan. Samples for fatty acid analyses were extracted, analyzed and quantified at University of Quebec In Chicoutimi, Quebec, Canada. Zooplankton community samples were preserved with 4% formaldehyde and then identified using an inverted microscope and binocular. Length measurements of individuals were used to calculate the zooplankton biomass with length-weight relationships and aid in determination of species composition. Algae biomass production (benthic and pelagic) were calculated with 14C assimilation and subsequent measure in a scintillation counter. Bacterial production was measured via assimilation of tritiated leucine. Zooplankton production was estimated via the measurement of enzymes released in water by organisms. Finally, we describe the species composition of the fish community and use their stomach contents to infer diet. The data allowed us to characterize the food web structure and provide estimation of fatty acid origin and transfer within the food web. The baseline data provided will permit future estimates of the amplitude of changes in the region and aid in the prediction of possible trajectories of Arctic freshwaters under human-induced stress.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,202 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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